具有大个体效应的动态与静态面板 Probit 模型估计
统计方法学
2014-09-30 v1 统计理论
统计理论
摘要
对于离散面板数据，连续观测值之间的动态关系往往备受关注。我们考虑针对短面板数据的动态 Probit 模型。估计感兴趣的动态参数时存在一个问题，即模型包含大量 nuisance 参数，每个个体对应一个。Heckman 提出使用最大似然估计法来估计动态参数，然而，若个体效应较大，该方法表现不佳。我们基于个体参数是随机的且可能较大的假设，提出了动态参数的新估计量。推导了这些估计量的理论性质，模拟研究表明，与 Heckman 估计量相比，它们具有一定的优势。
引用
@article{arxiv.1409.7776,
title = {Estimation for Dynamic and Static Panel Probit Models with Large Individual Effects},
author = {Wei Gao and Wicher Bergsma and Qiwei Yao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.7776},
year = {2014}
}
备注
22 pages