Identification in Nonlinear Dynamic Panel Models under Partial Stationarity
部分平稳性下非线性动态面板模型的识别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：摘要明确研究非线性动态面板，并涵盖二元选择和有序响应模型，对应面板数据与离散选择。
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部分平稳性下非线性动态面板模型的识别
- 研究问题
- 在误差分布未知且允许时间依赖时，如何识别含多阶滞后结果和内生协变量的非线性动态面板模型参数？
- 方法与思路
- 作者以部分平稳性为识别条件，为二元选择、有序响应等受限因变量模型推导部分识别结果，并研究二元模型的锐性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法允许任意数量的滞后因变量及其他内生协变量，建立二元选择识别集的锐性，并提供模拟和收入类别应用。
- 阅读关注点
- 核对部分平稳性限制了哪些条件分布，识别集如何计算、锐性如何证明，以及动态项和内生协变量的具体处理。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核验；摘要未给出平稳性条件的完整形式、推断步骤或有限样本表现的数值。
原文摘要
This paper provides a general identification approach for a wide range of nonlinear panel data models, including binary choice, ordered response, and other types of limited dependent variable models. Our approach accommodates dynamic models with any number of lagged dependent variables as well as other types of endogenous covariates. Our identification strategy relies on a partial stationarity condition, which allows for not only an unknown distribution of errors, but also temporal dependencies in errors. We derive partial identification results under flexible model specifications and establish sharpness of our identified set in the binary choice setting. We demonstrate the robust finite-sample performance of our approach using Monte Carlo simulations, and apply the approach to the empirical analysis of income categories using various ordered choice models.