A Correlated Random Coefficient panel model with time-varying endogeneity
具有时变内生性的相关随机系数面板模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有时变内生性的相关随机系数面板模型
- 研究问题
- 在线性随机系数面板模型中，固定效应无法消除解释变量与时变扰动的相关性时，如何识别平均偏效应？
- 方法与思路
- 作者利用控制变量分两步识别：先恢复扰动的条件均值，再以校正内生性后的组间变异识别平均偏效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提出易于实施的半参数估计量并给出渐近正态性与方差，另以劳动供给模型估计平均跨期替代弹性。
- 阅读关注点
- 应核对控制变量的有效性、组间变异所需条件、第一步估计误差的传播，以及平均偏效应与应用参数的对应关系。
- 阅读边界
- 仅据 RePEc 出版社摘要；识别条件和具体模拟结果未说明，渐近速率的原文符号不清，不能据此确定收敛速度。
原文摘要
This paper studies a class of linear panel models with random coefficients. We do not restrict the joint distribution of the time-invariant unobserved heterogeneity and the covariates. We investigate identification of the average partial effect (APE) when fixed-effect techniques cannot be used to control for the correlation between the regressors and the time-varying disturbances. Relying on control variables, we develop a constructive two-step identification argument. The first step identifies nonparametrically the conditional expectation of the disturbances given the regressors and the control variables, and the second step uses “between-group” variation, correcting for endogeneity, to identify the APE. We propose a natural semiparametric estimator of the APE, show its n asymptotic normality and compute its asymptotic variance. The estimator is computationally easy to implement, and Monte Carlo simulations show favorable finite sample properties. As an empirical illustration, we estimate the average elasticity of intertemporal substitution in a labor supply model with random coefficients.