预印本前沿

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Identification of Average Marginal Effects in Fixed Effects Dynamic Discrete Choice Models

Victor Aguirregabiria · Jesus M. Carro首次提交 2021-07-12 · 修订 2024-07-03 · v2arXiv预印本

固定效应动态离散选择模型中平均边际效应的识别AI 解读

In nonlinear panel data models, fixed effects methods are often criticized because they cannot identify average marginal effects (AMEs) in short panels. The common argument is that identifying AMEs requires knowledge of the distribution of unobserved heterogeneity, but this distribution is not identified in a fixed effects model with a short panel. In this paper, we derive identification results that contradict this argument. In a panel data dynamic logit model, and for $T$ a…In nonlinear panel data models, fixed effects methods are often criticized because they cannot identify average marginal effects (AMEs) in short panels. The common argument is that identifying AMEs requires knowledge of the distribution of unobserved heterogeneity, but this distribution is not identified in a fixed effects model with a short panel. In this paper, we derive identification results that contradict this argument. In a panel data dynamic logit model, and for $T$ a…

微观 · 面板数据因果推断微观 · 离散选择

关联记录被引 8 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

AI 解读阅读原文 ↗BibTeX ↓