Nonparametric Identification in Panels using Quantiles
利用分位数进行面板模型的非参数识别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：摘要在非可分面板中识别其他条件不变的平均与分位数结构效应，并讨论函数型统一推断。
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…
利用分位数进行面板模型的非参数识别
- 研究问题
- 在具有时间同质性的非可分面板模型中，两个时期的数据能否识别连续解释变量对平均及分位数结构函数的边际效应？
- 方法与思路
- 作者利用两个时期解释变量取值相同的个体识别结构函数导数，再用非参数级数估计与加权 bootstrap 实现一致推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称识别结果可扩展至位置与尺度时间效应，并支持分位点或解释变量区域上的统一推断，以面板恩格尔曲线说明应用。
- 阅读关注点
- 应核对时间同质性与相同取值个体的识别作用、连续变量下的局部估计方式，以及统一推断的条件和识别范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未列明完整识别假设，结论也未说明可推广至所有个体。
原文摘要
This paper considers identification and estimation of ceteris paribus effects of continuous regressors in nonseparable panel models with time homogeneity. The effects of interest are derivatives of the average and quantile structural functions of the model. We find that these derivatives are identified with two time periods for "stayers", i.e. for individuals with the same regressor values in two time periods. We show that the identification results carry over to models that allow location and scale time effects. We propose nonparametric series methods and a weighted bootstrap scheme to estimate and make inference on the identified effects. The bootstrap proposed allows uniform inference for function-valued parameters such as quantile effects uniformly over a region of quantile indices and/or regressor values. An empirical application to Engel curve estimation with panel data illustrates the results.