The random coefficients logit model is identified
随机系数 Logit 模型的识别AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究多项离散选择 Logit 模型及随机系数分布的非参数识别，明确对应离散选择与结构模型识别。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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随机系数 Logit 模型的识别
- 研究问题
- 随机系数多项 Logit 模型中的系数分布，能否仅依靠产品特征的局部变化实现非参数识别，而不要求特殊变量具有大支持？
- 方法与思路
- 作者提出两种非参数识别论证，利用产品特征的局部变化而不依赖大支持特殊回归量，其中一种论证具有构造性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文证明混合 Logit 的随机系数分布可非参数识别，并指出两种论证也可能用于其他随机系数选择模型。
- 阅读关注点
- 应核对局部变化的具体支持条件、系数分布与模型的限制，以及构造性论证能否转化为可实施且稳定的估计方法。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断完整识别条件、估计精度或推广范围；识别结果本身不保证有限样本估计容易。
原文摘要
The random coefficients multinomial choice logit model, also known as the mixed logit, has been widely used in empirical choice analysis for the last thirty years. We prove that the distribution of random coefficients in the multinomial logit model is nonparametrically identified. Our approach requires variation in product characteristics only locally and does not rely on the special regressors with large supports used in related papers. One of our two identification arguments is constructive. Both approaches may be applied to other choice models with random coefficients.