THE INFORMATION BOUND OF A DYNAMIC PANEL LOGIT MODEL WITH FIXED EFFECTS
含固定效应的动态面板 Logit 模型的信息界AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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含固定效应的动态面板 Logit 模型的信息界
- 研究问题
- 含个体效应的动态面板 Logit 模型中，条件极大似然估计是否有效率，加入严格外生连续解释变量后能否实现 √n 收敛？
- 方法与思路
- 作者计算两类动态面板 Logit 模型的半参数信息界，分别考虑不含其他解释变量和含严格外生连续解释变量的情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，信息界表明无其他解释变量时条件极大似然估计并非有效率，而更一般模型中实现 √n 一致估计不可行。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对面板长度、个体效应与初始状态的处理、连续解释变量条件，以及信息界如何支持效率与收敛速度结论。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法确定信息界对应的完整模型与正则条件；不可行性结论不能外推至所有动态面板模型。
原文摘要
In this paper, I calculate the semiparametric information bound in two dynamic panel data logit models with individual specific effects. In such a model without any other regressors, it is well known that the conditional maximum likelihood estimator yields a √ n -consistent estimator. In the case where the model includes strictly exogenous continuous regressors, Honoré and Kyriazidou (2000, Econometrica 68, 839–874) suggest a consistent estimator whose rate of convergence is slower than √ n . Information bounds calculated in this paper suggest that the conditional maximum likelihood estimator is not efficient for models without any other regressor and that √ n -consistent estimation is infeasible in more general models.