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Two-Stage Estimation to Control for Unobservables in a Recreation Demand Model with Unvisited Sites

机译:在娱乐需求模型中控制未检测到的网站的两级估计

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摘要

The role of unobserved site attributes is a growing concern in recreation demand modeling. One solution in random utility models (RUMs) involves separating estimation into two stages, where the RUM is estimated with alternative specific constants (ASCs) in the first stage, and the estimated ASCs are regressed on the observed site attributes in the second stage. Prior work estimates the second stage with ordinary least squares (OLS) and two stage least squares regression. We present an application with censored regression in the second stage. We show OLS produces inconsistent parameters when there are unvisited sites with no estimable ASCs and that censored regression avoids this problem. (JEL Q21, Q51)
机译:未观察的网站属性的作用是娱乐需求建模的越来越令人担忧。 随机实用程序模型(朗姆酒)中的一个解决方案涉及将估计分成两个阶段,其中在第一阶段中使用替代特定常量(ASC)估计朗姆文,并且估计的ASC在第二阶段的观察到的站点属性上回归。 事先工作估计具有普通最小二乘(OLS)和两个阶段最小二乘回归的第二阶段。 我们在第二阶段提出了一个截解的回归申请。 当没有可估计ASC的不受检测的网站时,我们将显示OLS产生不一致的参数,并且缩短回归避免此问题。 (JEL Q21,Q51)

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