Identification of time-varying counterfactual parameters in nonlinear panel models
非线性面板模型中时变反事实参数的识别AI 解读 ↓
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非线性面板模型中时变反事实参数的识别
- 研究问题
- 含个体与时间效应的非线性半参数面板模型中，如何识别时变反事实结果分布，以及由其构造的平均偏效应和边际效应？
- 方法与思路
- 作者为离散或连续结果、离散或连续解释变量建立识别框架，不要求误差参数化或结果方程时间同质，主要分析静态模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，框架可点识别或部分识别反事实生存分布，并给出双向固定效应、非逻辑斯蒂误差的二元及有序选择效应识别结果。
- 阅读关注点
- 应核对点识别与部分识别的分界、固定效应和时间效应限制，以及哪些结果不需外生性、哪些依赖其他条件。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审及期刊接收未核实。摘要未列出完整识别条件；部分结果无需外生性，不代表全部模型都无需相关限制。
原文摘要
We develop a general framework for the identification of counterfactual parameters in a class of nonlinear semiparametric panel models with fixed effects and time effects. Our method applies to models for discrete outcomes (e.g., two-way fixed effects binary choice) or continuous outcomes (e.g., censored regression), with discrete or continuous regressors. Our results do not require parametric assumptions on the error terms or time-homogeneity on the outcome equation. Our main results focus on static models, with a set of results applying to models without any exogeneity conditions. We show that the survival distribution of counterfactual outcomes is identified (point or partial) in this class of models. This parameter is a building block for most partial and marginal effects of interest in applied practice that are based on the average structural function as defined by Blundell and Powell (2003, 2004). To the best of our knowledge, ours are the first results on average partial and marginal effects for binary choice and ordered choice models with two-way fixed effects and non-logistic errors.