截面与面板数据中的不可分多项选择模型

多项选择模型是离散备择方案中经济选择实证建模的基础。我们分析了在截面和面板数据中，当选择效用不可分于观测属性与多维不可观测异质性时，二元及多项选择模型的识别问题。我们证明，在具有外生异质性的截面模型中，选择概率对连续属性的导数是效用导数的加权平均。在具有独立加性效应的随机系数模型这一特殊情形下，我们进一步刻画了零点处的概率导数与系数总体均值成比例。我们将识别结果扩展至使用控制函数或面板数据的内生异质性模型。在具有两期的时间平稳面板模型中，我们发现选择概率导数的时间差分识别了“对角线”上的效用导数，即当两期观测属性取值相同时。我们还证明，在连续和多项选择面板模型中，时间平稳性并不能识别“对角线外”的结构导数。