Identification and estimation of partial effects in nonlinear semiparametric panel models
非线性半参数面板模型中偏效应的识别与估计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：摘要直接研究含个体异质性的非线性面板，并以二元响应模型作为重要情形，因此对应面板与离散选择方向。
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…
非线性半参数面板模型中偏效应的识别与估计
- 研究问题
- 在允许未观测个体异质性的非线性面板模型中，如何识别平均偏效应，并在支持条件不足时刻画部分识别？
- 方法与思路
- 作者以未观测异质性的指数充分性假设建立统一识别框架，再提出三步半参数估计，允许误差分布未知且非平稳。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出多类效应的点识别与部分识别结果，建立估计量的一致性和渐近正态性，并应用于已婚女性劳动供给。
- 阅读关注点
- 应核对指数充分性假设的实质限制、支持条件，以及平均偏效应、平均结构函数与平均边际效应之间的区别。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 摘要；指数充分性和支持条件的具体形式未说明，共同系数可识别不代表所有效应均点识别。
原文摘要
Average partial effects (APEs) are often not point identified in panel models with unrestricted unobserved individual heterogeneity, such as a binary response panel model with fixed effects and logistic errors as a special case. This lack of point identification occurs despite the identification of these models' common coefficients. We provide a unified framework to establish the point identification of various partial effects in a wide class of nonlinear semiparametric models under an index sufficiency assumption on the unobserved heterogeneity, even when the error distribution is unspecified and non-stationary. This assumption does not impose parametric restrictions on the unobserved heterogeneity and idiosyncratic errors. We also present partial identification results when the support condition fails. We then propose three-step semiparametric estimators for APEs, average structural functions, and average marginal effects, and show their consistency and asymptotic normality. Finally, we illustrate our approach in a study of determinants of married women's labor supply.