Sufficient statistics for unobserved heterogeneity in structural dynamic logit models
结构动态 Logit 模型中未观测异质性的充分统计量AI 解读 ↓
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结构动态 Logit 模型中未观测异质性的充分统计量
- 研究问题
- 在决策具有前瞻性、未观测异质性与状态变量联合分布不作参数化设定的动态面板 Logit 模型中，如何识别结构参数？
- 方法与思路
- 作者考虑滞后选择与上次选择持续时长两个内生状态，构造充分统计量，以条件似然消除当前效用和延续价值中的未观测异质性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，条件似然在消除异质性后仍保留结构参数信息，作者据此证明参数识别，并将估计方法应用于机器替换模型。
- 阅读关注点
- 应核对充分统计量的具体形式、哪些选择路径提供识别信息，以及面板长度、持续时长设定和前瞻性价值函数对结果的限制。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断充分统计量的构造条件、可识别参数范围及机器替换应用结果；不能推广到任意动态模型。
原文摘要
We study the identification and estimation of structural parameters in dynamic panel data logit models where decisions are forward-looking and the joint distribution of unobserved heterogeneity and observable state variables is nonparametric, i.e., fixed-effects model. We consider models with two endogenous state variables: the lagged decision variable, and the time duration in the last choice. This class of models includes as particular cases important economic applications such as models of market entry–exit, occupational choice, machine replacement, inventory and investment decisions, or dynamic demand of differentiated products. We prove the identification of the structural parameters using a conditional likelihood approach. The structure of the model implies that there is a sufficient statistic such that the likelihood function conditional on this statistic no longer depends on the unobserved heterogeneity – neither through the current utility nor through the continuation value of the forward-looking decision problem – but still depends on the structural parameters. We apply this estimator to a machine replacement model.