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
- 在具有个体固定效应和时间效应的非线性面板中，如何识别时变反事实结果的生存分布，以及由其构成的平均局部效应和边际效应？
- 方法与思路
- 作者为离散或连续结果的半参数面板建立识别框架，不要求误差参数分布或结果方程时间齐性，刻画反事实生存分布的点或部分识别。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称涵盖二元、序次选择与删失回归等模型，并提出双向固定效应、非逻辑斯蒂误差下平均局部和边际效应的识别结果。
- 阅读关注点
- 应核对点识别与部分识别的条件差异、时间效应和反事实操作的定义，以及无需外生性结果适用的模型子类与静态模型限制。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要版本；具体识别条件和识别集宽度未说明，无外生性要求只涉及部分结果，作者的首次贡献声明也未独立核验。
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.