Partial effects in non-linear panel data models with correlated random effects
相关随机效应非线性面板模型中的偏效应AI 解读 ↓
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相关随机效应非线性面板模型中的偏效应
- 研究问题
- 非线性面板中，固定或随协变量变化的不可观测异质性分布，以及给定或平均化的协变量取值，如何改变偏效应的定义与解释？
- 方法与思路
- 作者按异质性分布如何处理、是否对协变量取平均两个维度，系统刻画不同偏效应，并用简单面板probit设计展示差异。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该刻画既涵盖已有偏效应概念，也提出新概念；面板probit示例表明，不同定义对应的偏效应在数量上可能差异很大。
- 阅读关注点
- 应核对各类偏效应的积分对象、求导时固定的分布、平均化所针对的总体，以及这些定义在实证解释和估计中的对应关系。
- 阅读边界
- 摘要未提供各偏效应的识别、估计和因果解释条件；示例中的数量差异不能直接推广为所有非线性面板模型的经验规律。
原文摘要
Summary Nonlinearity and heterogeneity are known to cause difficulties in estimating and interpreting partial effects. This paper provides a systematic characterization of the various partial effects in nonlinear panel data models that might be of interest to empirical researchers. The interpretation of the partial effects depends upon (i) whether the distribution of unobserved heterogeneity is treated as fixed or allowed to vary with covariates, and (ii) whether one is interested in particular covariate values or an average over such values. The characterization covers partial-effects concepts already in the literature but also includes new concepts for partial effects. A simple panel probit design highlights that the different partial effects can be quantitatively very different.