Nonseparable Multinomial Choice Models in Cross-Section and Panel Data
截面与面板数据中的非可分多项选择模型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：摘要明确研究二元和多项离散选择、两期面板及效用结构导数识别，直接支持这三个细分方向。
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…
截面与面板数据中的非可分多项选择模型
- 研究问题
- 当离散选择效用非可分且包含多维不可观测异质性时，截面和面板的选择概率导数能够识别哪些效用导数？
- 方法与思路
- 作者分析选择概率对连续属性的导数，并通过控制函数或两期时间平稳面板，将识别分析扩展到内生异质性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称截面概率导数对应效用导数的加权平均；两期面板可识别对角线上的导数，时间平稳性不足以识别非对角对象。
- 阅读关注点
- 应核对外生异质性、控制函数与时间平稳条件，并区分一般加权平均、随机系数特例和面板对角线识别对象。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列完整支持条件，不能把概率导数普遍解释为平均结构效应。
原文摘要
Multinomial choice models are fundamental for empirical modeling of economic choices among discrete alternatives. We analyze identification of binary and multinomial choice models when the choice utilities are nonseparable in observed attributes and multidimensional unobserved heterogeneity with cross-section and panel data. We show that derivatives of choice probabilities with respect to continuous attributes are weighted averages of utility derivatives in cross-section models with exogenous heterogeneity. In the special case of random coefficient models with an independent additive effect, we further characterize that the probability derivative at zero is proportional to the population mean of the coefficients. We extend the identification results to models with endogenous heterogeneity using either a control function or panel data. In time stationary panel models with two periods, we find that differences over time of derivatives of choice probabilities identify utility derivatives "on the diagonal," i.e. when the observed attributes take the same values in the two periods. We also show that time stationarity does not identify structural derivatives "off the diagonal" both in continuous and multinomial choice panel models.