SEMIPARAMETRIC STRUCTURAL MODELS OF BINARY RESPONSE: SHAPE RESTRICTIONS AND PARTIAL IDENTIFICATION
二元响应半参数结构模型：形状限制与部分识别AI 解读 ↓
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二元响应半参数结构模型：形状限制与部分识别
- 研究问题
- 当解释变量可能内生时，二元响应的单方程阈值跨越模型能识别哪些阈值函数，形状限制又能提供多少额外识别信息？
- 方法与思路
- 作者在解释变量离散的情形下推导阈值函数的尖锐识别集，并引入阈值函数关于可观测变量线性指标单调的限制。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出识别集尖锐性的构造性证明；单调线性指标限制使指标系数的识别集可直接计算，并可用于解释变量误测模型。
- 阅读关注点
- 应核对内生性下识别信息的来源、离散解释变量的作用，以及单调性如何支持系数识别集计算和误测模型应用。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要解读；摘要未说明完整识别假设、计算算法和误测机制，不能判断识别集在具体应用中有多紧。
原文摘要
I study the partial identifying power of structural single-equation threshold-crossing models for binary responses when explanatory variables may be endogenous. The sharp identified set of threshold functions is derived for the case in which explanatory variables are discrete, and I provide a constructive proof of sharpness. There is special attention to a widely employed semiparametric shape restriction, which requires the threshold-crossing function to be a monotone function of a linear index involving the observable explanatory variables. The restriction brings great computational benefits, allowing calculation of the identified set of index coefficients without calculating the nonparametrically specified threshold function. With the restriction in place, the methods of the paper can be applied to produce identified sets in a class of binary response models with mismeasured explanatory variables.