The Projection Solution to the Incidental Parameter Problem
附带参数问题的投影解法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
附带参数问题的投影解法
- 研究问题
- 在每个单位观测期数较少的非线性面板模型中，如何消除单位特定的附带参数，并在较少分布假设下刻画可识别的参数集合？
- 方法与思路
- 作者通过投影消除单位不变参数，构造观测与单位内变化异质性的可行对应，再用随机集理论和矩不等式描述识别集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法无需设定被消除参数与其他变量的联合分布，形成通常部分识别的不完全模型，并覆盖静态与动态模型示例。
- 阅读关注点
- 应核对投影对应的构造、矩不等式是否充分刻画识别集、单位内异质性的限制，以及动态模型初始条件和计算实现。
- 阅读边界
- 这是预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收。摘要未说明完整识别与推断条件；消除附带参数不意味着所有参数均可点识别。
原文摘要
This paper introduces a new approach to econometric analysis of nonlinear panel data models when the number of observations per observational unit is small. In such models the presence of variables that are constant within, while varying across, units results in an incidental parameter problem. The approach taken in this paper removes these incidental parameters via projection, which produces a correspondence specifying all combinations of observed variables and within-unit-varying unobserved heterogeneity that are achievable by choice of some value of the unit-specific incidental parameters. With unit-specific variables removed, there is no need for assumptions concerning their joint distribution with other variables. The result is an incomplete model which is typically partially identifying. Identified sets are characterized via moment inequalities using tools of random set theory. Examples of application to static and dynamic models with discrete or continuous outcomes using distribution-free restrictions on within-unit-varying unobserved heterogeneity are presented.