[論文レビュー] Dynamic Panel Logit Models with Fixed Effects

Bo E. Honoré, Martin Weidner|arXiv (Cornell University)|May 12, 2020

Spatial and Panel Data Analysis被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、固定効果を伴う動的パネルロジットモデルにおけるモーメント条件を体系的に構築する手法を開発し、これまでに認識されていなかったより広いモデルクラスにおいて共通パラメータの root-n 推定を可能にする。このアプローチは Bonhomme (2012) を拡張し、Kitazawa (2013, 2016) のモーメント条件を一般化するものであり、シミュレーションおよび労働力参加への実応用において優れた性能を示す GMM推定量を提示する。

ABSTRACT

This paper builds on Bonhomme (2012) to develop a method to systematically construct moment conditions for dynamic panel data logit models with fixed effects. After introducing the moment conditions obtained in this way, we explore their implications for identification and estimation of the model parameters that are common to all individuals, and we find that those common model parameters are estimable at root-$n$ rate for many more dynamic panel logit models than has been appreciated by the existing literature. In the case where the model contains one lagged variable, the moment conditions in Kitazawa (2013, 2016) are transformations of a subset of ours. A GMM estimator that is based on the moment conditions is shown to perform well in Monte Carlo simulations and in an empirical illustration to labor force participation.

研究の動機と目的

• 固定効果を伴う動的パネルロジットモデルにおけるモーメント条件を体系的に構築することで、Bonhomme (2012) を拡張すること。
• これらのモーメント条件の下で共通モデルパラメータの識別および推定特性を調査すること。
• これまでに認識されていなかったより広い範囲の動的パネルロジットモデルにおいて、共通パラメータの root-n 推定が可能であることを示すこと。
• 提案されたモーメント条件を、Kitazawa (2013, 2016) を含む既存のものと比較すること。
• シミュレーションおよび実応用を通じて、新しいモーメント条件に基づく GMM 推定量の有限標本性能を評価すること。

提案手法

• Bonhomme (2012) の枠組みを用いて、固定効果を伴う動的パネルロジットモデルのモーメント条件を体系的に導出する。
• 個体固有効果に対して不変であり、ロジットリンク関数に適したモーメント条件を構築する。
• 導出されたモーメント条件を用いて、個体間で共通するパラメータを一般化方法のモーメント（GMM）で推定する。
• 導出されたモーメント条件が、Kitazawa (2013, 2016) の条件を特別な場合として包含・一般化することを示す。
• モンテカルロ・シミュレーションを用いて、GMM推定量の有限標本性能を評価する。
• 実応用として労働力参加の分析を実施し、手法の実用的有用性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 固定効果を伴う動的パネルロジットモデルに対して、共通パラメータの一貫した推定を可能にするように、モーメント条件を体系的に構築できるか？
• RQ2 提案されたモーメント条件を用いることで、どの種の動的パネルロジットモデルにおいて共通パラメータの root-n 推定が達成可能か？
• RQ3 提案されたモーメント条件は、Kitazawa (2013, 2016) の条件とどのように関係し、どのように一般化されるか？
• RQ4 新しいモーメント条件に基づく GMM 推定量の有限標本性能はいかがなものか？
• RQ5 本手法は、例えば労働力参加のような実応用においても信頼性の高い推定をもたらすか？

主な発見

• 提案されたモーメント条件により、これまでに認識されていなかったより広い動的パネルロジットモデルのクラスにおいて、共通パラメータの root-n 推定が可能になる。
• 導出されたモーメント条件は、Kitazawa (2013, 2016) の条件を一般化しており、これらが提案された条件の部分集合であることが示された。
• モンテカルロ・シミュレーションの結果、新しいモーメント条件に基づく GMM 推定量は有限標本でも良好な性能を示した。
• 労働力参加への実応用は、提案手法の実用的関連性および頑健性を示している。
• 本手法は、複雑な動的構造と固定効果を有するモデルにおいても、共通パラメータの識別および推定の可能性を確立した。