ESTIMATION OF BINARY CHOICE MODELS WITH LINEAR INDEX AND DUMMY ENDOGENOUS VARIABLES
含二元内生变量的线性指数二元选择模型估计AI 解读 ↓
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含二元内生变量的线性指数二元选择模型估计
- 研究问题
- 在含二元内生解释变量的二元选择模型中，如何避免依赖特定分布假设或大支持条件，估计线性指数系数？
- 方法与思路
- 作者在两方程三角阈值模型中提出多步估计，以匹配方法估计内生二元变量系数，并扩展含首步半参数估计的平均导数理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法计算简单，估计量具有根样本量一致性和渐近正态性，贡献包括匹配估计量与平均导数结果的扩展。
- 阅读关注点
- 应核对匹配所需的识别条件、变量支持和首步收敛要求，以及内生变量系数与外生系数分别如何获得估计和推断。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 版本摘要；具体识别限制和匹配实现未说明，保险市场仅是潜在应用，不能视为已报告的实证证据。
原文摘要
This paper presents computationally simple estimators for the index coefficients in a binary choice model with a binary endogenous regressor without relying on distributional assumptions or on large support conditions and yields root- n consistent and asymptotically normal estimators. We develop a multistep method for estimating the parameters in a triangular, linear index, threshold-crossing model with two equations. Such an econometric model might be used in testing for moral hazard while allowing for asymmetric information in insurance markets. In outlining this new estimation method two contributions are made. The first one is proposing a novel “matching” estimator for the coefficient on the binary endogenous variable in the outcome equation. Second, in order to establish the asymptotic properties of the proposed estimators for the coefficients of the exogenous regressors in the outcome equation, the results of Powell, Stock, and Stoker (1989, Econometrica 75, 1403–1430) are extended to cover the case where the average derivative estimation requires a first-step semiparametric procedure.