Estimation of a Panel Data Sample Selection Model
面板数据样本选择模型的估计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：摘要明确研究面板数据样本选择模型，并在选择与回归两个方程中处理不可观测个体效应。
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面板数据样本选择模型的估计
- 研究问题
- 当面板数据的样本选择方程与目标回归方程均含不可观测个体效应时，如何估计目标参数并处理选择问题和个体异质性？
- 方法与思路
- 作者提出两步估计：先一致估计选择方程系数，再将所得估计用于目标回归，并通过差分消去选择效应与不可观测个体效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提估计量具有一致性与渐近正态性，并用小规模蒙特卡洛模拟考察有限样本性质；未给出具体模拟结论。
- 阅读关注点
- 应核对选择方程系数的一致估计条件、差分消去两类效应的具体步骤、渐近分布推导，以及模拟中的选择机制与样本规模。
- 阅读边界
- 摘要未说明识别限制、误差分布、面板时间维度或模拟数值；其性质声明不能被理解为任意选择机制下都成立。
原文摘要
The author considers the problem of estimation in a panel data sample selection model, where both the selection and the regression equation of interest contain unobservable individual-specific effects. He proposes a two-step estimation procedure, which 'differences out' the sample selection effect and the unobservable individual effect from the equation of interest. In the first step, the unknown coefficients of the 'selection' equation are consistently estimated. The estimates are then used to estimate the regression equation of interest. The estimator proposed in this paper is shown to be consistent and asymptotically normal. The proposed estimator is shown to be consistent and asymptotically normal. Its finite sample properties are investigated in a small Monte Carlo simulation.