本文开发了一种模拟估计算法，该算法特别适用于估计具有不可观测内源性状态变量的动态面板数据模型。这种新方法可以很容易地处理常见的和广泛讨论的“初始条件问题”，以及更普遍的在样本期间缺少状态变量的问题。对具有序列相关误差的动态概率模型进行了多次抽样实验，结果表明该估计器具有良好的小样本特性。我们将估计量应用于已婚妇女劳动力参与决策的模型。结果表明，很少使用的Polya模型比流行的马尔可夫模型拟合数据要好得多。与马尔可夫模型相比，Polya模型对就业状态的国家依赖性要小得多。这也意味着，观察到的教育、幼儿和丈夫收入的异质性是参与的更重要的决定因素，而种族的影响要小得多。