Estimation for Dynamic and Static Panel Probit Models with Large Individual Effects
Estimation for Dynamic and Static Panel Probit Models with Large Individual Effects
复制标题
具有较大个体效应的动态和静态面板概率模型的估计
DOI：
10.1111/jtsa.12178
复制
发表时间：
2014-09
影响因子：
0.9
通讯作者：
Qiwei Yao
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wei Gao;Wicher Bergsma;Qiwei Yao
对于离散面板数据，连续观测值之间的动态关系往往是感兴趣的。我们考虑了一个短面板数据的动态概率单位模型。估计感兴趣的动态参数的问题在于模型包含大量的讨厌参数，每个个体一个。Heckman提出使用动态参数的最大似然估计，然而，如果个体效应很大，则其表现不佳。我们建议新的估计的动态参数，基于假设的个人参数是随机的，可能很大。我们的估计的理论性质的推导，和模拟研究表明，他们有一些优点相比，Heckman的估计和修正的轮廓似然估计固定效应。
For discrete panel data, the dynamic relationship between successive observations is often of interest. We consider a dynamic probit model for short panel data. A problem with estimating the dynamic parameter of interest is that the model contains a large number of nuisance parameters, one for each individual. Heckman proposed to use maximum likelihood estimation of the dynamic parameter, which, however, does not perform well if the individual effects are large. We suggest new estimators for the dynamic parameter, based on the assumption that the individual parameters are random and possibly large. Theoretical properties of our estimators are derived, and a simulation study shows they have some advantages compared with Heckman's estimator and the modified profile likelihood estimator for fixed effects.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1198/tas.2003.s212
发表时间：
2003-02
期刊：
The American Statistician
影响因子：
--
作者：
R. D. Cook;S. Weisberg
通讯作者：
R. D. Cook;S. Weisberg
影响因子：
2.5
作者：
E. Ziegel
通讯作者：
E. Ziegel
DOI：
10.1002/wics.175
发表时间：
2011-08
期刊：
Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics
影响因子：
--
作者：
John Neuhaus;Charles McCulloch
通讯作者：
John Neuhaus;Charles McCulloch
影响因子：
7.9
作者：
David C. Ribar
通讯作者：
David C. Ribar
影响因子：
6.1
作者：
HOROWITZ, JL
通讯作者：
HOROWITZ, JL