Moment inequalities for multinomial choice with fixed effects
固定效应多项选择模型的矩不等式AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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固定效应多项选择模型的矩不等式
- 研究问题
- 在不限制效用扰动跨选项联合分布及组内相关性的半参数多项选择模型中，如何识别固定效应下的协变量指数？
- 方法与思路
- 作者通过新的组内比较推导条件矩不等式，刻画随机效用协变量指数的识别集合，并进一步分析二元选择特例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些条件矩不等式给出尖锐识别集合并避免附带参数问题；二元选择特例在不限制协变量时仍给出尖锐界。
- 阅读关注点
- 应核对组内比较的构造、保留的模型限制、尖锐性证明，以及二元选择结论中不限制协变量的准确含义。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能理解为模型完全无假设；具体识别条件、估计推断程序及其他版本变化未说明。
原文摘要
This paper proposes a new approach to identification of the semiparametric multinomial choice model with fixed effects. The framework employed is the semiparametric version of the traditional multinomial logit with the fixed‐effects model (Chamberlain (1980)). This semiparametric multinomial choice model places no restrictions on either the joint distribution of the random utility disturbances across choices or their within group (or across time) correlations. We show that a novel within‐group comparison leads to a set of conditional moment inequalities. Our main finding shows that the derived conditional moment inequalities yield the sharp identified set for the random utility covariate index, while avoiding the incidental parameter problem. Specializing this result to the binary choice case shows that Manski (1987)'s conditional moment inequalities still lead to sharp bounds without restrictions on covariates.