Identification and estimation in a correlated random coefficients binary response model
相关随机系数二元响应模型的识别与估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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相关随机系数二元响应模型的识别与估计
- 研究问题
- 在线性指标二元响应模型中，随机系数与解释变量相关时，如何识别系数分布的均值，并解释其所代表的平均相对效应？
- 方法与思路
- 作者利用工具变量与控制向量，使解释变量和随机系数在给定控制向量后独立，再通过先局部化、后平均进行识别与估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称可识别随机系数均值，并提出截尾均值的渐近正态估计量；同时通过模拟和应用考察方法，但未报告具体表现。
- 阅读关注点
- 应核对条件独立性如何由工具变量支持、平均相对效应的解释，以及局部化、截尾和最终平均所需的支持条件与带宽。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，未核对其他版本；摘要中的“n-consistent”收敛率记号需核对全文，具体识别条件和应用结果也未说明。
原文摘要
We study a linear index binary response model with random coefficients B allowed to be correlated with regressors X. We identify the mean of the distribution of B and show how the mean can be interpreted as a vector of expected relative effects. We use instruments and a control vector V to make X independent of B given V. This leads to a localize-then-average approach to both identification and estimation. We develop a n-consistent and asymptotically normal estimator of a trimmed mean of the distribution of B, explore its small sample performance through simulations, and present an application.