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。
韩本三等. 基于Copula的带截面相关固定效应二元选择面板模型估计[J]. 统计研究, 2014, 31(4): 102-109.
Bensan Han et al.. Copula-Based Estimation for Binary-Choice Panel Models with Fixed Effect and Cross-Sectional Dependence[J]. Statistical Research, 2014, 31(4): 102-109.