Dynamic Ordered Panel Logit Models
动态有序面板 Logit 模型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：摘要明确研究含固定效应的动态面板模型，因变量采用有序 Logit，因此对应面板数据与离散选择。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
动态有序面板 Logit 模型
- 研究问题
- 在含个体固定效应的动态有序面板 Logit 模型中，如何识别并估计回归系数、自回归参数和阈值参数？
- 方法与思路
- 作者构造不含固定效应的有效矩条件，利用至少四期数据计算矩函数，给出识别充分条件并采用广义矩估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，核心贡献是消除固定效应的矩条件与共同参数识别条件，并用蒙特卡洛及英国家庭面板健康数据展示估计表现。
- 阅读关注点
- 核对四期数据要求、初始状态与协变量相关限制、矩条件的有效性，以及参数识别充分条件和 GMM 实现。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列具体识别条件及模拟数值，四期数据本身不保证识别。
原文摘要
This paper studies a dynamic ordered logit model for panel data with fixed effects. The main contribution of the paper is to construct a set of valid moment conditions that are free of the fixed effects. The moment functions can be computed using four or more periods of data, and the paper presents sufficient conditions for the moment conditions to identify the common parameters of the model, namely the regression coefficients, the autoregressive parameters, and the threshold parameters. The availability of moment conditions suggests that these common parameters can be estimated using the generalized method of moments, and the paper documents the performance of this estimator using Monte Carlo simulations and an empirical illustration to self-reported health status using the British Household Panel Survey.