A control function approach to estimating switching regression models with endogenous explanatory variables and endogenous switching
内生解释变量与内生状态切换回归的控制函数估计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：摘要明确给出面板扩展，并处理个体异质性与时变解释变量的相关性。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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内生解释变量与内生状态切换回归的控制函数估计
- 研究问题
- 在线性模型的系数具有异质性，且连续解释变量和离散状态均内生时，如何开展估计，并允许面板异质性与解释变量相关？
- 方法与思路
- 作者提出简单的多步控制函数估计，覆盖截面与面板情形；面板扩展使用Chamberlain–Mundlak方式处理相关异质性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出兼顾两类内生变量的估计方法；住房预算份额应用认为常系数模型似乎已足够，并称所得参数估计较为合理。
- 阅读关注点
- 应核对连续变量和状态切换各自的内生性修正、所需工具变量与分布限制，以及多步估计的标准误和系数异质性检验。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，未核对全文或其他版本；摘要未交代完整识别条件，“常系数足够”和估计合理均属于该应用中的作者判断。
原文摘要
We derive simple, multi-step estimation methods for a linear model with heterogeneous coefficients when there are both continuous and discrete endogenous explanatory variables. We consider both cross-sectional and panel data settings. When we extend our model to panel data, we use the Chamberlain–Mundlak device to allow heterogeneity to be correlated with time-varying explanatory variables. We apply the panel data methods we propose to estimation of a housing budget share equation where a homeownership dummy variable plays the role of the endogenous regime, and total expenditure plays the role of a continuous endogenous explanatory variable. We find that the constant coefficient model seems sufficient, and that the estimation methods we propose produce rather plausible estimates of the model parameters.