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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-06-18

Nonlinear Panel Data Models: Heterogeneity, Identification and Estimation

Objectif

Unobserved heterogeneity is an important factor to take into account when making inference based on micro-data. In linear panel data models it is well known how to control for permanent unobserved heterogeneity in a robust way, i.e. without assuming any parametric distribution of the heterogeneity on the population. In contrast the problem is much more difficult in nonlinear models. A significant part of the research on microeconometrics in the recent years has been about dealing with this issue and many solutions have been proposed. A first objective of this proposal is to study how well the bias correction methods recently proposed work for other specific nonlinear models and data set of interest in applied econometrics. This will provide practitioners with reliable evidence about whether the methods work for the case they are interested in and which method is better among the many that have been proposed. Unobserved heterogeneity in dynamic discrete choice models is usually only allowed through a specific constant individual term, as in linear panel data models. However, in nonlinear cases that assumption implies further strong restrictions in the model and previous explorations seems to indicate that we should allow for more heterogeneity. A second objective of this proposal is to analyze identification of a dynamic discrete choice panel model where not only the intercept but also the slope is heterogeneous. This will include to (i) see how much restrictions we have to impose on the distribution to point identify the model (or its parameters of interest) from a cross-section of a fixed periods; and (ii) study further the non-identified situations of that model by looking for partial identification. The interest on this is to know how much heterogeneity can be identify from a given data set, the minimum restrictions we have imposed to get point estimates of the parameters of interests, and what we still can learn if we do not imposed all those restrictions.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

FP7-PEOPLE-2007-4-1-IOF
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MC-IOF - International Outgoing Fellowships (IOF)

Coordinateur

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Contribution de l’UE
€ 151 082,17
Adresse
CALLE MADRID 126
28903 Getafe (Madrid)
Espagne

Voir sur la carte

Région
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée
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