Identification and Estimation of Partial Effects in Nonlinear Semiparametric Panel Models
非线性半参数面板模型中偏效应的识别与估计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：摘要直接研究含个体异质性的非线性面板模型，并明确包含二元响应面板模型，因而对应面板数据与离散选择方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
非线性半参数面板模型中偏效应的识别与估计
- 研究问题
- 在非线性面板模型中，共同系数已识别而平均偏效应仍可能无法点识别时，什么限制能支持效应识别、部分识别和估计？
- 方法与思路
- 作者对不可观测异质性施加指标充分性假设，建立偏效应识别框架，并提出三步半参数估计量，允许误差分布未指定且非平稳。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，框架给出多类偏效应的点识别与支持条件失效时的部分识别，并建立估计量的一致性和渐近正态性，应用于已婚女性劳动供给。
- 阅读关注点
- 应核对指标充分性的经济含义、支持条件和识别界，以及三步估计中生成变量误差的处理、收敛条件与标准误构造。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未获核验；摘要未提供假设公式与识别界，不能将误差分布未指定理解为无须识别限制。
原文摘要
Average partial effects (APEs) are often not point identified in panel models with unrestricted unobserved individual heterogeneity, such as a binary response panel model with fixed effects and logistic errors as a special case. This lack of point identification occurs despite the identification of these models' common coefficients. We provide a unified framework to establish the point identification of various partial effects in a wide class of nonlinear semiparametric models under an index sufficiency assumption on the unobserved heterogeneity, even when the error distribution is unspecified and non-stationary. This assumption does not impose parametric restrictions on the unobserved heterogeneity and idiosyncratic errors. We also present partial identification results when the support condition fails. We then propose three-step semiparametric estimators for APEs, average structural functions, and average marginal effects, and show their consistency and asymptotic normality. Finally, we illustrate our approach in a study of determinants of married women's labor supply.