Transition Probabilities and Moment Restrictions in Dynamic Fixed Effects Logit Models
动态固定效应 Logit 模型的转移概率与矩条件AI 解读 ↓
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动态固定效应 Logit 模型的转移概率与矩条件
- 研究问题
- 在含固定效应和严格外生解释变量的动态 Logit 模型中，如何系统构造矩条件，并讨论共同参数与平均边际效应的识别？
- 方法与思路
- 作者利用 Logit 型转移概率的共同结构与有理分式性质，建立随滞后阶数和观测期数扩展的矩条件构造程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，程序覆盖任意滞后阶数的二元模型、一阶面板向量自回归及动态多项 Logit，并讨论二元情形的参数与边际效应识别。
- 阅读关注点
- 应核对矩条件如何处理固定效应、严格外生性的作用、不同期数和滞后阶数下的识别，以及平均边际效应的恢复方式。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明各模型所需最少期数、完整识别条件或估计精度。
原文摘要
Dynamic logit models are popular tools in economics to measure state dependence. This paper introduces a new method to derive moment restrictions in a large class of such models with strictly exogenous regressors and fixed effects. We exploit the common structure of logit-type transition probabilities and elementary properties of rational fractions, to formulate a systematic procedure that scales naturally with model complexity (e.g the lag order or the number of observed time periods). We detail the construction of moment restrictions in binary response models of arbitrary lag order as well as first-order panel vector autoregressions and dynamic multinomial logit models. Identification of common parameters and average marginal effects is also discussed for the binary response case. Finally, we illustrate our results by studying the dynamics of drug consumption amongst young people inspired by Deza (2015).