Linear estimations of dynamic fixed effects logit models only with time effects
仅含时间效应的动态固定效应 Logit 模型线性估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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仅含时间效应的动态固定效应 Logit 模型线性估计
- 研究问题
- 对于题名所述仅含时间效应的动态固定效应 Logit 模型，能否通过线性估计识别参数，并获得根号样本量一致性？
- 方法与思路
- 作者分别考虑时间虚拟变量和时间趋势设定，在至少五个时期时先线性估计目标参数的变换，再由变换识别原参数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提线性估计可在至少五期数据下点识别参数变换与目标参数，并达到根号 N 一致性；蒙特卡洛结果支持这一结论。
- 阅读关注点
- 应核对固定效应与时间效应的模型定义、线性关系的构造、初始条件处理，以及五期要求和从参数变换恢复原参数的条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未给出模型方程、完整识别限制和模拟数值，“仅含时间效应”的范围需核对。
原文摘要
This paper proposes linear estimation methods for dynamic fixed effects logit models only with time effects (i.e., those only with time dummies and only with time trends). The linear estimators point-identify transformations of parameters of interest for the models if five or more time periods are provided and then point-identify the parameters of interest. What it boils down to is that root-N consistent estimations are attainable for these models. Monte Carlo results corroborate this conclusion.