Estimation of random coefficients logit demand models with interactive fixed effects
具有交互固定效应的随机系数 Logit 需求模型估计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：摘要明确扩展随机系数离散选择需求模型，并以跨产品和市场的交互固定效应建模，涉及离散选择、结构估计与面板方法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
具有交互固定效应的随机系数 Logit 需求模型估计
- 研究问题
- 如何在随机系数离散选择需求模型中引入不可观测产品特征的因子结构，同时容纳其与价格等观测特征的相关性？
- 方法与思路
- 作者扩展 BLP 需求模型，加入交互固定效应，并提出两步最小二乘—最小距离估计，以美国汽车需求作实证示例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该扩展可容纳相关性所带来的内生性并刻画市场份额的强持续性；估计易于计算，且模拟表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对因子结构与需求参数的识别、价格内生性的处理、两步估计的具体步骤，以及汽车需求应用中的设定与检验。
- 阅读边界
- 出版社摘要未说明工具变量、识别条件、模拟指标或应用估计值，不能据此断言所有价格内生性均已得到解决。
原文摘要
We extend the Berry, Levinsohn and Pakes (BLP, 1995) random coefficients discrete-choice demand model, which underlies much recent empirical work in IO. We add interactive fixed effects in the form of a factor structure on the unobserved product characteristics. The interactive fixed effects can be arbitrarily correlated with the observed product characteristics (including price), which accommodate endogeneity and, at the same time, capture strong persistence in market shares across products and markets. We propose a two-step least squares-minimum distance (LS-MD) procedure to calculate the estimator. Our estimator is easy to compute, and Monte Carlo simulations show that it performs well. We consider an empirical illustration to US automobile demand.