Two-step estimation of panel data models with censored endogenous variables and selection bias
含删失内生变量与选择偏差的面板模型两步估计AI 解读 ↓
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含删失内生变量与选择偏差的面板模型两步估计
- 研究问题
- 在含删失内生变量和样本选择偏差的参数化面板模型中，如何利用面板信息调整偏差，并检验相关假设？
- 方法与思路
- 作者分解约化式残差，估计造成内生性或选择偏差的未观测异质性，并将其作为附加解释变量纳入主方程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两步方法适用于较广的一类参数化面板模型，可调整和检验两种偏差，并在约化式中纳入动态与状态依赖。
- 阅读关注点
- 核对两种偏差的具体定义、残差分解和附加变量的构造，以及删失、选择与动态设定分别需要哪些可检验假设。
- 阅读边界
- 仅据所给作者／机构库版本摘要；具体识别条件、两步估计的推断处理和应用结果未说明，也不能推断后续刊本变化。
原文摘要
This paper presents some two-step estimators for a wide range of parametric panel data models with censored endogenous variables and sample selection bias. Our approach is to derive estimates of the unobserved heterogeneity responsible for the endogeneity/selection bias to include as additional explanatory variables in the primary equation. These are obtained through a decomposition of the reduced form residuals. The panel nature of the data allows adjustment, and testing, for two forms of endogeneity and/or sample selection bias. Furthermore, it incorporates roles for dynamics and state dependence in the reduced form. Finally, we provide an empirical illustration which features our procedure and highlights the ability to test several of the underlying assumptions.