Root- N Consistent Estimation of a Panel Data Binary Response Model With Unknown Correlated Random Effects
含未知相关随机效应的二元响应面板模型的√N一致估计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：题名与摘要明确研究含个体效应的二元响应面板模型，既涉及面板数据，也涉及二元离散选择，因此选择这两个方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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含未知相关随机效应的二元响应面板模型的√N一致估计
- 研究问题
- 在存在未知相关随机效应的二元响应面板模型中，如何在较弱的个体效应限制下估计参数，并容许误差随时间异方差？
- 方法与思路
- 作者在个体效应仅受较弱限制的二元响应面板模型中构造闭式估计量，并允许误差项随时间异方差，以简化计算。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量在正则条件下具有一致性与渐近正态性，且闭式表达便于计算；模拟和实证例子展示用途，但未报告具体表现。
- 阅读关注点
- 应核对个体效应与解释变量之间允许的相关关系、闭式估计量的构造，以及时间异方差下的渐近方差和标准误计算。
- 阅读边界
- 题名标为√N一致，OpenAlex摘要却写作“n-consistent”，收敛率需核对原文；个体效应限制与正则条件的具体形式未说明。
原文摘要
In this article, we consider the estimation of a panel data binary response model with a weak restriction imposed on the individual specific effects. Our estimator is n-consistent and asymptotically normal under reasonable regularity conditions. Furthermore, we allow the error terms to be heteroscedastic over time. The proposed estimator has a closed form expression and thus is very easy to compute. Simulations and the empirical illustration demonstrate the usefulness of our proposed estimator.