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The bivariate probit model, maximum likelihood estimation, pseudo true parameters and partial identification

机译:Bifariate概率模型,最大似然估计,伪真实参数和部分识别

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摘要

This paper examines the notion of "identification by functional form" for two equation triangular systems for binary endogenous variables by providing a bridge between the literature on the recursive bivariate probit model and that on partial identification. We evaluate the impact of functional form on the performance of (quasi) maximum likelihood estimators, and investigate the practical importance of available instruments in both cases of correct and incorrect distributional specification. Finally, we calculate average treatment effect bounds and demonstrate how properties of the estimators are explicable via a link between the notion of pseudo-true parameters and the concepts of partial identification. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译:本文通过在递归双变量探测模型上提供文献之间的桥梁来检查二进制内源变量的两个等式三角系统的“功能形式”概念。 我们评估功能形式对(准)最大似然估计的性能的影响,并调查可用仪器在两种正确和不正确的分布规范中的实际重要性。 最后,我们计算平均处理效果界限,并演示估计器的特性是如何通过伪真实参数概念与部分识别的概念之间的链接来解析。 (c)2018 Elsevier B.v.保留所有权利。

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