Pseudo conditional maximum likelihood estimation of the dynamic logit model for binary panel data
二元面板动态 Logit 模型的伪条件极大似然估计AI 解读 ↓
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二元面板动态 Logit 模型的伪条件极大似然估计
- 研究问题
- 在二元面板动态 Logit 模型中，如何处理个体未观测异质性，并将其与滞后结果所代表的状态依赖区分开来？
- 方法与思路
- 作者以二次指数模型近似动态 Logit，利用近似模型中个体参数的充分统计量进行条件化，构造伪条件似然估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所得结构参数估计量计算简便，文章研究其渐近性质；模拟显示其效率相对若干已有估计量具有竞争力。
- 阅读关注点
- 应核对二次指数近似的误差、初始观测如何处理、条件化保留哪些参数信息，以及渐近框架和模拟比较的具体设定。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能认定该估计量在所有面板设定下更有效；近似与渐近结果的具体条件未说明，不推断版本变化。
原文摘要
We show how the dynamic logit model for binary panel data may be approximated by a quadratic exponential model. Under the approximating model, simple sufficient statistics exist for the subject-specific parameters introduced to capture the unobserved heterogeneity between subjects. The latter must be distinguished from the state dependence which is accounted for by including the lagged response variable among the regressors. By conditioning on the sufficient statistics, we derive a pseudo conditional likelihood estimator of the structural parameters of the dynamic logit model, which is simple to compute. Asymptotic properties of this estimator are studied in detail. Simulation results show that the estimator is competitive in terms of efficiency with estimators recently proposed in the econometric literature.