Multiple fixed effects in binary response panel data models
二元响应面板数据模型中的多重固定效应AI 解读 ↓
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二元响应面板数据模型中的多重固定效应
- 研究问题
- 二元响应面板模型的既有估计方法能否消除多重固定效应，尤其如何同时处理贸易中的进口国与出口国效应？
- 方法与思路
- 作者考察两类已解决单一固定效应附带参数问题的模型，并将 logit 条件最大似然方法推广至两个固定效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提条件 logit 在模拟中偏差更小且不牺牲精度，小样本表现尤为突出，并用于贸易数据分析。
- 阅读关注点
- 应核对条件似然如何消除两个固定效应、哪些观测提供识别信息，以及模拟比较所用样本结构与基准估计量。
- 阅读边界
- 摘要仅明确报告 logit 的推广与比较表现，未说明另一模型的具体结论；不能推广至任意多重固定效应模型。
原文摘要
This paper considers the adaptability of estimation methods for binary response panel data models to multiple fixed effects. It is motivated by the gravity equation used in international trade, where important papers use binary response models with fixed effects for both importing and exporting countries. Econometric theory has mostly focused on the estimation of single fixed effects models. This paper investigates whether existing methods can be modified to eliminate multiple fixed effects for two specific models in which the incidental parameter problem has already been solved in the presence of a single fixed effect. We find that it is possible to generalize the conditional maximum likelihood approach to include two fixed effects for the logit. Monte Carlo simulations show that the conditional logit estimator presented in this paper is less biased than other logit estimators without sacrificing on precision. This superiority is emphasized in small samples. An application to trade data using the logit estimator further highlights the importance of properly accounting for two fixed effects.