IV Estimation of Panel Data Tobit Models with Normal Errors
正态误差面板 Tobit 模型的工具变量估计AI 解读 ↓
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正态误差面板 Tobit 模型的工具变量估计
- 研究问题
- 在具有正态误差和个体固定效应的面板删失回归中，如何构造可用于参数估计的矩条件，并扩展已有估计思路？
- 方法与思路
- 作者借鉴 Amemiya 对正态删失回归提出的“一致初始估计量”思路，将类似构造用于模型的固定效应版本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该思路能够为固定效应删失模型构造矩条件，并由此提示一些此前未被考虑的模型估计方法。
- 阅读关注点
- 应核对矩条件的具体形式、固定效应如何处理、工具变量如何构造，以及所需外生性条件和估计量性质。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未说明工具变量选择、具体识别条件或有限样本表现。
原文摘要
Amemiya (1973) proposed a ``consistent initial estimator'' for the parameters in a censored regression model with normal errors. This paper demonstrates that a similar approach can be used to construct moment conditions for fixed--effects versions of the model considered by Amemiya. This result suggests estimators for models that have not previously been considered.