Identification in nonparametric limited dependent variable models with simultaneity and unobserved heterogeneity
具有联立性与不可观测异质性的非参数受限因变量模型识别AI 解读 ↓
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具有联立性与不可观测异质性的非参数受限因变量模型识别
- 研究问题
- 当联立方程中的因变量只能有限观测，且外生不可观测变量数量超过因变量数量时，非参数模型还能获得怎样的识别结果？
- 方法与思路
- 作者将既有非参数联立方程识别结果扩展到因变量观测受限与不可观测变量维度更高的情形；摘要未说明具体构造或限制条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述对既有识别结果的两类扩展：允许因变量向量观测受限，以及允许外生不可观测变量数量多于因变量数量。
- 阅读关注点
- 应核对受限观测具体包括哪些机制、不可观测异质性的结构与维度条件，以及识别对象、支持条件和相对既有结果增加的限制。
- 阅读边界
- 解读限于所给出版社摘要；摘要未给出识别定理和假设，也未说明完整或部分识别，不能推断任意受限观测机制下均可识别。
原文摘要
We extend the identification results for nonparametric simultaneous equations models in Matzkin (2008) to situations where the observations on the vector of dependent variables might be limited, and where the number of exogenous unobservable variables is larger than the number of dependent variables.