Individual heterogeneity and censoring in panel data estimates of tobacco expenditure
烟草支出面板估计中的个体异质性与删失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：摘要使用家庭面板处理不可观察异质性，并检验理性成瘾行为模型，直接涉及微观面板与结构估计。
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烟草支出面板估计中的个体异质性与删失
- 研究问题
- 使用家庭烟草支出面板检验理性成瘾模型时，测量误差、零购买记录及不可观察异质性会怎样影响模型结论？
- 方法与思路
- 作者排除从不购买烟草的家庭，比较低频购买与删失解释，并使用 GMM、系统 GMM 及组内和最小距离方法处理相关问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，家庭面板中的理性成瘾模型结论对不可观察异质性和删失处理敏感，表明零支出与个体差异值得共同考察。
- 阅读关注点
- 阅读全文应核对样本分离信息的依据、剩余零值的两种解释、各估计方法的矩条件，以及模型敏感性体现在哪些参数上。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断工具变量有效性、动态设定或敏感性的具体幅度；摘要未给数值结果，也不能推断版本变化。
原文摘要
Abstract A panel of households is used to test the rational addiction model of Becker et al. ( 1994 ). These data raise problems of measurement errors, censoring, and unobservable heterogeneity. We use sample separation information to exclude those households who never purchase tobacco. To deal with the remaining zeros we compare specifications based on infrequency of purchase and on censoring. GMM and system‐GMM are used to deal with errors‐in‐variables and unobservable heterogeneity. Within‐groups two‐step, within‐groups three‐step GMM and Minimum Distance methods are used to allow for censoring. There is evidence that the rational addiction specification is sensitive to unobservable heterogeneity and censoring. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.