[논문 리뷰] Dynamic Panel Logit Models with Fixed Effects

Bo E. Honoré, Martin Weidner|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 12.

Spatial and Panel Data Analysis인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 고정효과가 있는 동적 패널 로짓 모형에서 모멘트 조건을 체계적으로 구성하는 방법을 개발하여, 이전에 인식된 것보다 더 넓은 모형 클래스에서 공통 매개변수의 루트n 추정이 가능하게 한다. 이 방법은 Bonhomme(2012)를 확장하고 Kitazawa(2013, 2016)의 모멘트 조건을 일반화하며, 시뮬레이션과 노동력 참여에 대한 실증 적용에서 강력한 성능을 보이는 GMM 추정량을 제공한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 고정효과가 있는 동적 패널 로짓 모형에 대해 Bonhomme(2012)를 체계적으로 확장하여 모멘트 조건을 구성하는 것.
• 이러한 모멘트 조건 하에서 공통 모형 매개변수의 식별성 및 추정 성질을 조사하는 것.
• 이전에 인정된 것보다 더 많은 동적 패널 로짓 모형에서 공통 매개변수의 루트n 추정이 가능하다는 것을 입증하는 것.
• 제안된 모멘트 조건을 기존의 것들(예: Kitazawa, 2013, 2016)과 비교하는 것.
• 시뮬레이션과 실증 적용을 통해 신규 모멘트 조건 기반 GMM 추정량의 근본 표본 성능을 평가하는 것.

제안 방법

• Bonhomme(2012)의 프레임워크를 사용하여 고정효과가 있는 동적 패널 로짓 모형에 대한 모멘트 조건을 체계적으로 유도하는 것.
• 개별 특성에 따라 변하지 않는 모멘트 조건을 구성하고, 로짓 링크 함수에 맞게 조정하는 것.
• 유도된 모멘트 조건을 사용하여 개인 간 공통 매개변수를 추정하기 위해 일반화된 방법의 모멘트(GMM)를 적용하는 것.
• 유도된 모멘트 조건이 Kitazawa(2013, 2016)의 조건을 특수한 경우로 포함하고 일반화함을 보여주는 것.
• GMM 추정량의 근본 표본 성능을 평가하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하는 것.
• 실증적으로 노동력 참여에 대한 적용을 통해 방법의 실용적 유용성을 검증하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고정효과가 있는 동적 패널 로짓 모형에 대해 모멘트 조건을 체계적으로 구성할 수 있는가? 이는 공통 매개변수의 일致 추정을 가능하게 하는가?
• RQ2 제안된 모멘트 조건을 사용할 때, 어떤 종류의 동적 패널 로짓 모형에서 공통 매개변수의 루트n 추정이 가능해지는가?
• RQ3 제안된 모멘트 조건은 Kitazawa(2013, 2016)의 조건과 어떻게 관련되어 있으며, 이를 어떻게 일반화하는가?
• RQ4 신규 모멘트 조건 기반 GMM 추정량의 근본 표본 성능은 어떠한가?
• RQ5 제안된 방법은 노동력 참여와 같은 실증 적용에서 신뢰할 수 있는 추정치를 도출하는가?

주요 결과

• 제안된 모멘트 조건은 이전에 인식된 것보다 훨씬 더 넓은 동적 패널 로짓 모형 클래스에서 공통 매개변수의 루트n 추정이 가능하게 한다.
• 유도된 모멘트 조건은 Kitazawa(2013, 2016)의 조건을 일반화하며, 이는 제안된 조건의 부분집합임을 입증한다.
• 몬테카를로 시뮬레이션 결과, 새로운 모멘트 조건 기반 GMM 추정량은 근본 표본에서 양호한 성능을 보인다.
• 노동력 참여에 대한 실증 적용은 제안된 방법의 실용적 관련성과 강건성을 입증한다.
• 복잡한 동적 구조와 고정효과를 가진 모형에서도 공통 매개변수의 식별성 및 추정 가능성은 방법을 통해 확립된다.