A semiparametric model for binary response and continuous outcomes under index heteroscedasticity
指数异方差下二元响应与连续结果的半参数模型AI 解读 ↓
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指数异方差下二元响应与连续结果的半参数模型
- 研究问题
- 如何半参数估计双指数二元响应模型，并在二元变量作为连续结果方程的内生解释变量时，利用指数异方差信息进行识别？
- 方法与思路
- 作者以局部平滑密度估计构造似然估计量，再将模型限定为均值与异方差由不同指数决定，并据此构造最优工具变量估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称局部平滑改善有限样本表现，未参数化的乘法异方差可诱导结果方程的排除限制，并提供模拟与公费学校就读应用。
- 阅读关注点
- 应核对双指数的归一化与识别、异方差诱导排除限制的条件、工具变量最优性的含义，以及模拟比较和学校应用的有效性。
- 阅读边界
- 摘要未说明关键识别条件、平滑选择或模拟改进数值，不能直接确认学校就读效应的因果解释；仅依据所给Crossref版本摘要。
原文摘要
Abstract This paper formulates a likelihood‐based estimator for a double‐index, semiparametric binary response equation. A novel feature of this estimator is that it is based on density estimation under local smoothing. While the proofs differ from those based on alternative density estimators, the finite sample performance of the estimator is significantly improved. As binary responses often appear as endogenous regressors in continuous outcome equations, we also develop an optimal instrumental variables estimator in this context. For this purpose, we specialize the double‐index model for binary response to one with heteroscedasticity that depends on an index different from that underlying the ‘mean response’. We show that such (multiplicative) heteroscedasticity, whose form is not parametrically specified, effectively induces exclusion restrictions on the outcomes equation. The estimator developed exploits such identifying information. We provide simulation evidence on the favorable performance of the estimators and illustrate their use through an empirical application on the determinants, and affect, of attendance at a government‐financed school. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.