Estimation of dynastic life-cycle discrete choice models
代际生命周期离散选择模型的估计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：摘要明确研究代际生命周期离散选择模型，使用条件选择概率和极大似然估计，并基于结构模型进行反事实分解。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
代际生命周期离散选择模型的估计
- 研究问题
- 如何降低代际生命周期离散选择模型的估计成本，并用估计模型区分先天因素与经济决策、制度约束对代际流动的作用？
- 方法与思路
- 作者提出新的价值函数表示及多阶段条件选择概率估计，与修改后的完整求解极大似然方法进行模拟比较，并开展反事实分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新估计量在模拟中的有限样本表现与极大似然相近而计算成本显著降低；应用将收入底部20%的代际不流动归于先天因素。
- 阅读关注点
- 应核对价值函数表示和估计条件、模拟比较的指标，以及先天与后天因素的定义、反事实分解和收入底部样本口径。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，无法验证计算优势的普遍性；摘要交替使用“不流动”与“流动”，其百分比分解口径须核对。
原文摘要
This paper explores the estimation of a class of life‐cycle discrete choice dynastic models. It provides a new representation of the value function for these class of models. It compare a multistage conditional choice probability (CCP) estimator based on the new value function representation with a modified version of the full solution maximum likelihood estimator (MLE) in a Monte Carlo study. The modified CCP estimator performs comparably to the MLE in a finite sample but greatly reduces the computational cost. Using the proposed estimator, we estimate a dynastic model and use the estimated model to conduct counterfactual simulations to investigate the role Nature versus Nurture in intergenerational mobility. We find that Nature accounts for 20 percent of the observed intergenerational immobility at the bottom of income distribution. That means that 80 percent of mobility at the bottom of the income distribution is explained by economic decision and economic/institutional constraints.