Identification of dynamic binary response models
动态二元响应模型的识别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和状态依赖的动态二元响应面板模型，对应面板数据与离散选择。
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动态二元响应模型的识别
- 研究问题
- 动态二元面板中，如何在弱限制下区分状态依赖与不可观测异质性，并刻画参数识别集及可能的点识别？
- 方法与思路
- 作者不限制可观测变量支持集，仅对给定固定效应和协变量的个体扰动维持时间平稳性，并以实例展示识别集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，结果允许离散协变量、时间趋势及时间虚拟变量，不指定扰动参数分布，且某些情形仅两期即可点识别。
- 阅读关注点
- 应核对平稳性如何处理初始状态、识别集是否为锐界，以及两期点识别成立所需的额外设计条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 所载出版社摘要版本；两期点识别的具体情形和识别集构造细节未说明，不能推断后续刊本变化。
原文摘要
We consider identification of parameters in dynamic binary response models with panel data under minimal assumptions. This model is prominent in empirical economics as it has been used to infer state dependence in the presence of unobserved heterogeneity. The main results in our paper are characterizations of the identified set under weak assumptions. The results generalize the existing literature in several directions: (1) we do not require any restrictions on the support of the observables; for example, we allow for time trends, time dummies, and/or only discrete covariates; (2) we only maintain that the idiosyncratic error terms are stationary over time conditional on the fixed effect and the covariates (without conditioning on initial conditions) and without imposing a parametric distribution on the distribution of these error terms; (3) we show that it is possible to get point identification in some cases even with T=2 (two time periods). We also construct examples of identified sets in some designs to illustrate the informational content of different assumptions.