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横截面与面板数据中的非可分多项选择模型

研究问题
效用与观测属性及多维异质性非可分时,选择概率的导数能识别哪些效用导数,内生异质性和面板时间平稳性又能提供什么?
方法与思路
作者将概率导数表示为效用导数的加权平均,并用控制函数或面板数据扩展识别;两期平稳面板中分析跨期导数差异。
材料陈述的贡献
摘要称识别了若干效用导数及特殊随机系数均值关系;两期面板可识别属性取值相同处的导数,但时间平稳性不能识别其他位置。
阅读关注点
应核对加权平均的权重含义、随机系数均值关系的特殊条件,以及控制函数与面板识别在对角线内外的适用范围。
阅读边界
仅据所给出版社摘要,无法判断外生性、支持集与平稳性的具体要求;对角线识别不能直接推广为全域结构导数识别。

原文摘要

Multinomial choice models are fundamental for empirical modeling of economic choices among discrete alternatives. We analyze identification of binary and multinomial choice models when the choice utilities are nonseparable in observed attributes and multidimensional unobserved heterogeneity with cross-section and panel data. We show that derivatives of choice probabilities with respect to continuous attributes are weighted averages of utility derivatives in cross-section models with exogenous heterogeneity. In the special case of random coefficient models with an independent additive effect, we further characterize that the probability derivative at zero is proportional to the population mean of the coefficients. We extend the identification results to models with endogenous heterogeneity using either a control function or panel data. In time stationary panel models with two periods, we find that differences over time of derivatives of choice probabilities identify utility derivatives “on the diagonal,” i.e. when the observed attributes take the same values in the two periods. We also show that time stationarity does not identify structural derivatives “off the diagonal” both in continuous and multinomial choice panel models.

笔记与分组
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