Binary response correlated random coefficient panel data models
二元响应相关随机系数面板模型AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确以二元响应面板和相关随机系数为模型对象，分别对应面板数据与离散选择方法方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
二元响应相关随机系数面板模型
- 研究问题
- 二元响应面板中的随机系数与解释变量相关时，如何利用特殊解释变量的信息识别异质性、估计平均斜率并检验相关性？
- 方法与思路
- 作者借助特殊解释变量将二元响应相关随机系数模型转化为线性矩关系，构造平均斜率半参数估计与相关性的非参数检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出非参数识别与估计框架，给出平均斜率估计的正态极限结果及相关性检验，并用模拟考察有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对特殊解释变量的支持与排除限制、线性矩关系的推导，以及平均斜率的目标含义和摘要中正态性速率记号。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定特殊解释变量在应用中的可获得性；正态性速率的表述不够清楚，不能自行补成具体速率。
原文摘要
In this paper, we consider binary response correlated random coefficient (CRC) panel data models which are frequently used in the analysis of treatment effects and demand of products. We focus on the nonparametric identification and estimation of panel data models under unobserved heterogeneity which is captured by random coefficients and when these random coefficients are correlated with regressors. Our identification conditions and estimation are based on the framework of the model with a special regressor, which is a novel approach proposed by Lewbel (1998, 2000) to solve the heterogeneity and endogeneity problem in the binary response models. With the help of the additional information on the special regressor, we can transform a binary response CRC model to a linear moment relation. We also construct a semiparametric estimator for the average slopes and derive the n-normality result. Further, we propose a nonparametric method to test the correlations between random coefficients and regressors. Simulations are given to show the finite sample performance of our estimators and test statistics.