Estoy tratando de entender cómo funciona el hecho de que una variable es endógena (como resultado de una causalidad inversa) en un dinámico modelo probit violar cualquier hipótesis que yo pueda necesitar para hacer de este modelo. E. g. para un modelo OLS, es bastante sencillo - la condición de ortogonalidad para el regresor ser correlacionadas con el término de error no se puede sostener. Puede una lógica similar se extiende a los modelos probit con datos de panel? Agradecería una explicación simple y/o referencias que explican esto.
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Sí, así es. De acuerdo a la Verbeeks guía moderna de la econometría (pp418) estándar de panel de efectos fijos modelo binario se supone que el error tiene "una distribución simétrica con función de distribución de $F(.)$, yo.yo.d. entre los individuos y el tiempo e independiente de todas las $x_{is}$" [con el modelo de $y_{it}^*=x_{it}' \beta+ \alpha_i+u_{it}$].
Sólo dos páginas más adelante Verbeek también escribe acerca de los efectos Aleatorios modelo probit $y_{it}^*=x_{it}' \beta +\epsilon_{it}$ que $\epsilon_{it}$ debe también además de otras cosas, independiente de $x$.
Ahora, ambos de los anteriores modelos de panel son técnicamente estático ya que no hay lag, pero no veo ninguna razón por la que este supuesto puede ser relajado por el modelo dinámico. De hecho, no hay una cosa tal como el panel IV logit/probit, probablemente la gente no iba a invertir tiempo en el desarrollo de los si esta suposición podría ser relajado por sólo la adición de los gal.
