A Dynamic Ordered Logit Model with Fixed Effects
含固定效应的动态有序Logit模型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：摘要明确研究固定T面板、个体固定效应及有序Logit离散结果模型。
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…
含固定效应的动态有序Logit模型
- 研究问题
- 在时间维度固定的有序结果面板中，如何同时处理个体固定效应与状态依赖，并识别动态系数和分类阈值？
- 方法与思路
- 作者研究固定T的动态有序Logit模型，给出参数识别结果，并讨论复合条件极大似然估计的一致性与渐近正态性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，识别结果仅需四次结果观测；欧洲国家2003—2016年自评健康应用显示存在状态依赖。
- 阅读关注点
- 应核对四次观测支持识别的具体条件、固定效应消除方式、阈值设定，以及复合条件似然的构造和标准误。
- 阅读边界
- 仅据摘要，无法判断初始条件、协变量限制和识别强度；健康应用中的状态依赖也不能直接解释为因果效应。
原文摘要
Abstract We study a fixed-T panel data logit model for ordered outcomes that accommodates fixed effects and state dependence. We provide identification results for the autoregressive parameter, regression coefficients, and the threshold parameters in this model. Our results require only four observations on the outcome variable. We provide conditions under which a composite conditional maximum likelihood estimator is consistent and asymptotically normal. We use our estimator to explore the determinants of self-reported health in a panel of European countries over the period 2003–2016, and we find evidence for state dependence in self-reported health.