Semiparametric identification in panel data discrete response models
面板离散响应模型的半参数识别AI 解读 ↓
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面板离散响应模型的半参数识别
- 研究问题
- 含固定效应的线性指标面板模型中，动态二元响应与静态有序响应的回归系数能否点识别，不能点识别时可以获得哪些信息界限？
- 方法与思路
- 作者消除固定效应，利用时变不可观测成分分布中不依赖个体异质性的特征形成部分识别，并数值考察解释变量支持集的作用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在其温和分布假设下点识别失败，但仍可推导有信息量的系数界限，并展示界限如何随解释变量支持集变化。
- 阅读关注点
- 应核对固定效应与时变不可观测量的具体分布限制、动态项的处理方式、界限是否尖锐，以及支持集变化为何影响识别信息。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未列出所谓温和假设或界限公式，也未说明界限是否尖锐；点识别失败的结论不能扩展到所有离散响应面板设定。
原文摘要
This paper studies semiparametric identification in linear index discrete response panel data models with fixed effects. Departing from the classic binary response static panel data model, this paper examines identification in the binary response dynamic panel data model and the ordered response static panel data model. It is shown that under mild distributional assumptions on the fixed effect and the time-varying unobservables point-identification fails, but informative bounds on the regression coefficients can still be derived. Partial identification is achieved by eliminating the fixed effect and discovering features of the distribution of the unobservable time-varying components that do not depend on the unobserved heterogeneity. Numerical analyses illustrate how the identification bounds change as the support of the explanatory variables varies.