基于Copula的带截面相关固定效应二元选择面板模型估计  

Copula-Based Estimation for Binary-Choice Panel Models with Fixed Effect and Cross-Sectional Dependence

作　　者：韩本三[1] 黎伟[1] 徐凤[1] 

机构地区：[1]西南财经大学经济数学学院

出　　处：《统计研究》2014年第4期102-107,共6页Statistical Research

基　　金：国家自然科学基金项目“截面相关与非球型扰动条件下平稳与非平稳面板数据线性建模技术研究”(71071130);西南财经大学“中央高校基本科研业务费”项目“异方差离散选择模型的检验与估计研究”(JBK130140)资助

摘　　要：基于双变量FGM类函数的Copula方法可以简单有效估计带截面相关的固定效应二元面板数据模型。为了能够构造出Copula分布函数,我们在经典的条件Logit的估计之后再做一次极大似然估计,得到异质性的估计,这样有了参数和异质性就能得到残差从而估计得到相关系数,进而构造Copula分布函数。蒙特卡罗模拟发现基于Copula得到的参数估计量在收敛速度上要明显好于经典的条件Logit估计量。This paper proposes a method to estimate binary-choice panel models with fixed effect and cross-sectional dependence based on FGM family bivariates copula function. To construct copula-based likelihood functions, we estimate a common intercept in place of the heterogeneities after estimating the interested parameters with conditional Logit models. With these results, we can compute the general residuals and the correlation coefficients, and thus construct the copula- based likelihood functions. Monte Carlo simulation shows copula-based estimators have better convergence rate than classical conditional Logit estimators.

关 键 词：二元面板 截面相关 条件Logit COPULA函数 

分 类 号：F222.3[经济管理—国民经济]