Irregular identification of structural models with nonparametric unobserved heterogeneity
含非参数不可观测异质性的结构模型之非正则识别AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接讨论结构模型中异质性的分布与分位数，并明确包含二元选择及 Mixed Logit 模型。
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含非参数不可观测异质性的结构模型之非正则识别
- 研究问题
- 在经济结构模型中，不可观测异质性的分布函数、分位数及相关效应何时具有无限效率界，从而限制常规精确推断？
- 方法与思路
- 作者给出证明无限效率界的一般条件，并讨论失业时长、相关随机系数平均边际效应及线性、二元和 Mixed Logit 模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称许多结构模型中异质性的分布函数与分位数具有无限效率界，并提供一般理论及多个经济学例子说明其用途。
- 阅读关注点
- 应核对非正则识别与点识别的区别、无限效率界成立的具体条件，以及各例子中哪些目标参数受到限制。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要；无限效率界本身不能直接解释为参数完全不可识别，摘要未说明可行估计速率或刊本变化。
原文摘要
One of the most important empirical findings in microeconometrics is the pervasiveness of heterogeneity in economic behavior (cf. Heckman, 2001). This paper shows that cumulative distribution functions and quantiles of the nonparametric unobserved heterogeneity have an infinite efficiency bound in many structural economic models of interest. The paper presents general and precise conditions to prove such results. The usefulness of the theory is demonstrated with several relevant examples in economics, including, among others, the proportion of individuals with severe long term unemployment duration, Average Marginal Effects (AME) in a correlated random coefficient model without monotonicity, and the distribution and quantiles of random coefficients in linear, binary and the popular semiparametric Mixed Logit model.