Some Specification Tests for Probit Models Estimated on Panel Data
面板数据 Probit 模型的若干设定检验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：摘要明确以面板 Probit 模型为检验对象，并应用于自雇决定因素分析，因此直接对应面板数据与离散选择两个方向。
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面板数据 Probit 模型的若干设定检验
- 研究问题
- 当面板 Probit 模型采用序贯方法估计时，如何检验遗漏或多余变量、异方差、非正态性及随机系数变化等设定问题？
- 方法与思路
- 作者提出广义得分检验与 Wald 检验，针对序贯估计设计设定检查，并用蒙特卡洛研究正确与错误设定下统计量的有限样本分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这些检验专为序贯估计的面板 Probit 模型设计；德国自雇决定因素的应用表明其可为实证设定检查提供帮助。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对各检验的原假设、序贯估计误差如何进入检验统计量，以及模拟规模、拒绝率和德国自雇应用的模型设定。
- 阅读边界
- 摘要未报告检验统计量的具体分布、模拟数值或适用条件，不能据此判断不同误设下的检验功效，也未说明其对其他估计程序的适用性。
原文摘要
Generalized score and Wald tests are proposed to test certain aspects of the specification of panel probit models. The procedures used to detect misspecifications, such as omitted and superfluous variables, heteroscedasticity, nonnormality, and random coefficient variations, are designed specifically for the case when the model is estimated by sequential methods. The finite sample distributions of the test statistics in correctly and incorrectly specified models are investigated by a Monte Carlo study. Applying the proposed procedures to the analysis of the determinants of self-employment in Germany shows that the suggested specification checks are useful instruments in applied work.