带异质线性趋势的动态二元选择面板模型估计

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本文提出了带异质线性趋势的动态二元面板模型的极大似然偏误纠正估计量和近似条件Logit估计量,给出了通常极大似然估计量偏误的解析形式,并提供了相应的估计方法。小样本实验表明,近似条件似然函数可以很好地消除异质性参数的影响,而偏误纠正估计量可以显著地修正极大似然估计量的偏误。最后将本文提出的方法应用到现金红利支付模型。
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