Testing for Choice Dynamics in Panel Data
面板数据中选择动态的检验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：摘要明确研究消费者品牌选择，并利用含滞后变量的面板模型区分选择动态的来源，因此归入离散选择与面板数据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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面板数据中选择动态的检验
- 研究问题
- 消费者品牌选择中的持续性究竟来自真实状态依赖、未观测异质性、序列相关，还是外生变量的滞后影响？
- 方法与思路
- 作者比较仅含滞后外生变量、含滞后因变量及同时包含两者的面板选择模型，使用摘要所述 Chamberlain 与 Wooldridge 方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，同时包含滞后因变量与外生变量的模型在该分析中最合适，并在六类产品中的五类发现较强的状态依赖证据。
- 阅读关注点
- 应核对各模型区分状态依赖、异质性与序列相关所需的条件，以及初始观测的处理和产品类别间结果的稳定性。
- 阅读边界
- 摘要未说明识别条件、模型比较准则、样本构成及估计细节；五类产品的证据属于该研究样本，不能据此推断所有品牌选择。
原文摘要
This article applies different approaches to distinguish state dependence from unobserved heterogeneity and serial correlation and, hence, test for state dependence in consumer brand choices. First, we apply a simple method proposed by Chamberlain, which involves lagged exogenous variables only. Second, we also estimate a lagged-dependent-variable specification proposed by Wooldridge. Third, we use the estimation approach suggested by Wooldridge to estimate a model with both lagged dependent and exogenous variables to distinguish between the two different sources of choice dynamics, state dependence and lagged effects of the exogenous variables. Our analysis reveals that the best approach is to use models with both lagged dependent and exogenous variables. Our findings include strong evidence for state dependence in five out of the six product categories studied in this article.