Semiparametric estimation of binary response models with endogenous regressors
含内生解释变量的二元响应模型的半参数估计AI 解读 ↓
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含内生解释变量的二元响应模型的半参数估计
- 研究问题
- 当单指标二元选择模型含内生解释变量，并通过控制函数实现识别时，如何以两步半参数最大似然估计其系数？
- 方法与思路
- 作者先估计内生解释变量的简约式并提取残差，再将残差作为控制变量加入结果方程，使用半参数最大似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了估计量的一致性相关结果和渐近正态性，并通过模拟与已有方法比较；所给文本未完整显示一致性速率。
- 阅读关注点
- 应核对控制函数识别条件、第一步残差的作用、非参数部分的处理，以及第一步误差如何进入第二步的方差和推断。
- 阅读边界
- 所给摘要中一致性结论前的速率符号缺失，不能据此断言根号样本量一致性；模拟优势的指标与数值也未说明。
原文摘要
In this paper, we propose a two-step semiparametric maximum likelihood (SML) estimator for the coefficients of a single index binary choice model with endogenous regressors when identification is achieved via a control function approach. The first step consists of estimating a reduced form equation for the endogenous regressors and extracting the corresponding residuals. In the second step, the latter are added as control variates to the outcome equation, which is in turn estimated by SML. We establish the estimator's -consistency and asymptotic normality. In a simulation study, we compare the properties of our estimator with those of existing alternatives, highlighting the advantages of our approach.