Varying coefficient panel data model in the presence of endogenous selectivity and fixed effects
存在内生选择与固定效应的变系数面板模型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：摘要明确研究带固定效应、变系数与样本选择的面板数据模型。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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存在内生选择与固定效应的变系数面板模型
- 研究问题
- 如何在面板样本选择模型中同时容纳变系数异质性、结果与选择方程的固定效应，以及多类别的内生选择机制？
- 方法与思路
- 作者先估计参数化选择方程，再利用选择概率随时间近似不变的已观测个体，以核权重渐近消除选择偏差项和固定效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出两阶段半参数估计量，并称其一致且渐近正态；应用于2002至2006年美国零售信用合作社的生产技术分析。
- 阅读关注点
- 应核对第一阶段的一致性条件、选择概率近似不变的实现方式、核权重与带宽，以及两阶段误差对最终推断的影响。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，未核对全文或其他版本；摘要未给出样本支持、带宽与识别限制，也未报告应用中的具体技术估计结果。
原文摘要
This paper considers a flexible panel data sample selection model in which (i) the outcome equation is permitted to take a semiparametric, varying coefficient form to capture potential parameter heterogeneity in the relationship of interest, (ii) both the outcome and (parametric) selection equations contain unobserved fixed effects and (iii) selection is generalized to a polychotomous case. We propose a two-stage estimator. Given consistent parameter estimates from the selection equation obtained in the first stage, we estimate the semiparametric outcome equation using data for the observed individuals whose likelihood of being selected into the sample stays approximately the same over time. The selection bias term is then “asymptotically” removed from the equation along with fixed effects using kernel-based weights. The proposed estimator is consistent and asymptotically normal. We showcase our estimator by applying it to study production technologies of US retail credit unions from 2002 to 2006.