刘常彪，何庆光，王新军

（广西财经学院 中国-东盟统计学院，南宁 530007）

0 引言

带有不可观测个体效应（个体异质性）的面板数据离散选择模型在营销学、劳动者就业选择、出行方式选择等社会学领域有着广泛的应用。在这些领域的应用研究中发现，个体在做出选择决策时除了受个体效应的影响外，还会受到不可观测的时间效应（时间脉冲）的影响。在面板数据动态二值选择模型中考虑不可观测的个体效应和时间效应，可以使得模型更加灵活。在营销学的研究中，通常要考虑广告或优惠券的时效性、竞争商品价格随时间的变化，以及经济前景或天气随时间的变动,将这些影响因素称为时间脉冲或不可观测的时间效应。例如，公司在时变的市场条件下采用新技术，失业者随时间变化在外来劳动力市场冲击下找到工作等[1,2]。Chintagunta等（2005）[3]证明了在研究个体品牌选择时忽略时间效应会导致平均价格参数的估计是有偏的，同时夸大了个体之间对价格敏感参数异质性分布方差的估计，这将会影响管理层对定价和促销策略的决定。关于带有个体效应和时间效应的双因素面板数据模型的研究非常丰富，如，Hahn和Noon（2006）[4]研究了双因素面板数据AR（1）模型参数估计的偏差修正问 题；Kuksov 和Villas Boas（2008）[5]、Andrews 和Currim（2009）[6]、Draganska 和Klapper（2011）[7]使用双因素随机效应多项logit 选择模型来研究营销学中的品牌选择问题。最近，越来越多的文献使用双因素效应的线性回归模型来处理考虑个体效应和时间效应的问题[8—12]。……