DP16354平均边际效应在固定效应的识别动态离散选择模型

• 维克多Aguirregabiria耶稣Carro
2021年7月12日

在非线性面板数据模型、固定效应方法经常被批评,因为他们不能确定平均边际效应(AMEs)的短板。艾姆斯的共同观点是,识别需要的知识难以察觉的异质性的分布,但分布不确定在固定效应模型与一个短板。在本文中,我们得出识别结果反驳这一观点。在面板数据动态逻辑模型,小至4,我们证明这一点的识别不同的艾姆斯,包括因果的影响滞后因变量的变化或在最后时间的选择。我们的证据是建设性的,并提供简单的封闭表达式的艾姆斯的概率选择的历史。我们说明我们的结果使用蒙特卡罗实验和实证应用消费者品牌选择的动态结构模型与国家依赖。