Identification and Estimation of Multinomial Choice Models with Latent Special Covariates
具有潜在特殊协变量的多项选择模型识别与估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有潜在特殊协变量的多项选择模型识别与估计
- 研究问题
- 当所有观测协变量均有界、传统特殊协变量的全支撑条件不成立时，如何扩展多项选择模型的识别并估计有限维参数？
- 方法与思路
- 作者将依赖特殊协变量全支撑的识别结果扩展至一大类协变量有界的多项选择模型，并提出新的有限维参数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，有界协变量下仍可扩展相关识别结果，并提出具有渐近正态性的新估计量；具体模型范围和构造未在摘要展开。
- 阅读关注点
- 应核对潜在特殊协变量的定义、有界支撑下识别所需的替代条件，以及摘要中“n-consistent”的准确含义与归一化。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要；识别条件及估计步骤未说明，所述 n-consistent 速率需核对原文，不能擅自改写为通常速率。
原文摘要
Identification of multinomial choice models is often established by using special covariates that have full support. This article shows how these identification results can be extended to a large class of multinomial choice models when all covariates are bounded. I also provide a new n-consistent asymptotically normal estimator of the finite-dimensional parameters of the model.