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Partial maximum likelihood estimation of spatial probit models

机译：空间概率模型的部分最大似然估计

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This paper analyzes spatial Probit models for cross sectional dependent data in a binary choice context. Observations are divided by pairwise groups and bivariate normal distributions are specified within each group. Partial maximum likelihood estimators are introduced and they are shown to be consistent and asymptotically normal under some regularity conditions. Consistent covariance matrix estimators are also provided. Estimates of average partial effects can also be obtained once we characterize the conditional distribution of the latent error. Finally, a simulation study shows the advantages of our new estimation procedure in this setting. Our proposed partial maximum likelihood estimators are shown to be more efficient than the generalized method of moments counterparts.
机译：本文分析了二进制选择上下文中与横截面相关的数据的空间Probit模型。观察结果按成对分组，每组指定双变量正态分布。引入了部分最大似然估计量，它们在某些规律性条件下被证明是一致且渐近正态的。还提供了一致的协方差矩阵估计量。一旦我们描述了潜在误差的条件分布，就可以得到平均局部效应的估计值。最后，仿真研究显示了在这种情况下我们新的估算程序的优势。我们提出的局部最大似然估计器比矩量对应物的广义方法更有效。

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