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Contenuto archiviato il 2024-06-18

Nonlinear Panel Data Models: Heterogeneity, Identification and Estimation

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP7-PEOPLE-2007-4-1-IOF
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

MC-IOF - International Outgoing Fellowships (IOF)

Coordinatore

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Contributo UE
€ 151 082,17
Indirizzo
CALLE MADRID 126
28903 Getafe (Madrid)
Spagna

Mostra sulla mappa

Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

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