Semiparametric Analysis of Random Effects Linear Models from Binary Panel Data
基于二元面板数据的随机效应线性模型半参数分析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：摘要明确以二元响应面板数据分析随机效应模型，并使用条件最大得分估计，因此直接对应面板数据与离散选择两个方向。
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基于二元面板数据的随机效应线性模型半参数分析
- 研究问题
- 仅观察个体随时间变化的二元响应时，随机效应线性模型能否在不指定逻辑斯蒂误差分布的情况下推断，参数可确定到什么尺度？
- 方法与思路
- 作者把每个面板成员的扰动要求放宽为时间平稳，并采用最大得分估计量的条件版本，研究二元面板下随机效应线性模型的推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，相较逻辑斯蒂白噪声设定，时间平稳扰动下仍可推断；条件最大得分估计量一致估计参数，但所得参数仅确定到一个尺度因子。
- 阅读关注点
- 阅读全文应核对条件最大得分的条件化步骤、时间平稳性与其他假设的配合，以及尺度归一化、随机效应处理和一致性证明。
- 阅读边界
- 摘要未列明协变量、随机效应与扰动之间的完整限制，也未说明渐近分布、收敛速度或推断区间；一致性陈述不等于已有可用的标准误公式。
原文摘要
Andersen_(1970) considered the problem of inference on random effects linear models from binary response panel data, and showed that inference is possible if the disturbances for each panel member are known to be white noise with the logistic distribution. The present paper shows that inference remains possible if the disturbances are known only to be time-stationary. A conditional version of the maximum score estimator consistently estimates the parameters up to scale. Copyright 1987 by The Econometric Society.