Estimation of Some Nonlinear Panel Data Models With Both Time-Varying and Time-Invariant Explanatory Variables
同时含时变与时间不变解释变量的若干非线性面板模型估计AI 解读 ↓
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同时含时变与时间不变解释变量的若干非线性面板模型估计
- 研究问题
- 非线性面板模型中，如何估计时间不变解释变量的系数，同时保留对时变协变量与个体效应相关关系的较灵活处理？
- 方法与思路
- 作者尝试将线性模型的思路推广至若干非线性模型：对时间不变变量采用随机效应式假设，对时变变量保留固定效应式灵活性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是尝试将线性面板中结合两类效应假设的思路推广至非线性情形；具体适用模型与所获理论结果未说明。
- 阅读关注点
- 应核对哪些非线性模型适用、时间不变变量需满足何种随机效应式限制，以及时变变量允许的相关性与系数识别条件。
- 阅读边界
- 摘要只概述研究动机与推广目标，未说明估计程序、样本结构、正则条件或实证表现，不能据此判断识别范围与估计性质。
原文摘要
The so-called “fixed effects” approach to the estimation of panel data models suffers from the limitation that it is not possible to estimate the coefficients on explanatory variables that are time-invariant. This is in contrast to a “random effects” approach, which achieves this by making much stronger assumptions on the relationship between the explanatory variables and the individual-specific effect. In a linear model, it is possible to obtain the best of both worlds by making random effects-type assumptions on the time-invariant explanatory variables while maintaining the flexibility of a fixed effects approach when it comes to the time-varying covariates. This article attempts to do the same for some popular nonlinear models.