Fixed‐effects binary choice models with three or more periods
三个及以上时期的固定效应二元选择模型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：摘要明确讨论固定时期数的固定效应二元选择模型及其条件矩估计，直接属于离散选择与面板数据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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三个及以上时期的固定效应二元选择模型
- 研究问题
- 在时期数固定且协变量没有大支持的二元选择模型中，三个及以上时期是否允许在非 logistic 扰动分布下识别共同斜率？
- 方法与思路
- 作者针对包含 logit 的扰动分布族构造条件矩限制，研究斜率与相对效应识别，并分析三期情形的 GMM 效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两期情形的识别结论不能直接推广至三期以上；在所述条件下，相对效应可点识别，三期 GMM 可达效率界。
- 阅读关注点
- 应核对扰动分布族的具体形式、共同斜率与相对效应识别的区别，以及协变量限制和三期效率结论的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能认定任意非 logistic 分布都可识别；具体条件、应用结果及其他版本变化未说明。
原文摘要
We consider fixed‐effects binary choice models with a fixed number of periods T and regressors without a large support. If the time‐varying unobserved terms are i.i.d. with known distribution F , Chamberlain (2010) shows that the common slope parameter is point identified if and only if F is logistic. However, he only considers in his proof T = 2. We show that the result does not generalize to T ≥ 3: the common slope parameter can be identified when F belongs to a family including the logit distribution. Identification is based on a conditional moment restriction. Under restrictions on the covariates, these moment conditions lead to point identification of relative effects. If T = 3 and mild conditions hold, GMM estimators based on these conditional moment restrictions reach the semiparametric efficiency bound. Finally, we illustrate our method by revisiting Brender and Drazen (2008).