Un Modelo de Factor Latente para Datos Binarios de Alta Dimensionalidad

En este estudio, desarrollamos un modelo de factor latente para analizar datos binarios de alta dimensionalidad. Específicamente, se utiliza un modelo probit estándar para describir la relación de regresión entre los datos binarios observados y las variables latentes continuas. Nuestro método asume que la estructura de dependencia de los datos binarios observados puede ser plenamente capturada por los factores latentes continuos. Para estimar el modelo, se desarrolla un método de estimación basado en momentos. El método propuesto es capaz de manejar tanto la discontinuidad como la alta dimensionalidad. Lo más importante es que las propiedades asintóticas de los estimadores resultantes se establecen rigurosamente. Se presentan extensos estudios de simulación para demostrar la metodología propuesta. Se analiza un conjunto de datos real sobre descripciones de productos como ilustración.