Simple solutions to the initial conditions problem in dynamic, nonlinear panel data models with unobserved heterogeneity
含不可观测异质性的动态非线性面板模型：初始条件问题的简便解法AI 解读 ↓
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含不可观测异质性的动态非线性面板模型：初始条件问题的简便解法
- 研究问题
- 在含不可观测个体效应的动态非线性面板模型中，如何处理初始条件问题，并以简便方法估计平均偏效应？
- 方法与思路
- 作者建议研究给定初始值和严格外生解释变量观测历史的条件分布，提出适用于动态 probit、Tobit 和 Poisson 的估计策略。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该处理方式灵活且可产生简便估计策略，并讨论平均偏效应的一般估计问题及重要特例下的简单估计量。
- 阅读关注点
- 应核对条件分布的具体设定、个体效应与初始值的关系、严格外生变量的要求，以及平均偏效应如何积分和估计。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，条件分布限制和各模型的适用条件未说明；所谓广泛适用不能理解为任意设定下均有效。
原文摘要
Abstract I study a simple, widely applicable approach to handling the initial conditions problem in dynamic, nonlinear unobserved effects models. Rather than attempting to obtain the joint distribution of all outcomes of the endogenous variables, I propose finding the distribution conditional on the initial value (and the observed history of strictly exogenous explanatory variables). The approach is flexible, and results in simple estimation strategies for at least three leading dynamic, nonlinear models: probit, Tobit and Poisson regression. I treat the general problem of estimating average partial effects, and show that simple estimators exist for important special cases. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.