Accuracy of Simulations for Stochastic Dynamic Models
随机动态模型的模拟精度AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要将模拟精度理论明确关联到结构动态模型的估计，结构估计分类依据该应用表述，具体经济模型未说明。
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随机动态模型的模拟精度
- 研究问题
- 随机动态模型只能获得数值近似解时，由近似解生成的长期模拟统计量是否接近原模型的稳态期望，误差能否得到控制？
- 方法与思路
- 作者依据不变分布的连续性与广义大数定律分析模拟统计量，并在动态过程满足收缩条件时建立数值近似的误差界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，足够好的数值近似可使模拟统计量任意接近模型不变分布期望值的集合，并在收缩条件下获得误差界。
- 阅读关注点
- 应核对数值近似质量的度量、连续性与大数定律的条件，以及多重不变分布和收缩条件如何影响误差界及结构估计。
- 阅读边界
- 摘要未说明误差界的具体形式、可实施的精度判据或有限模拟长度表现；所述结果不能直接证明任意结构估计程序可靠。
原文摘要
This paper is concerned with accuracy properties of simulations of approximate solutions for stochastic dynamic models. Our analysis rests upon a continuity property of invariant distributions and a generalized law of large numbers. We then show that the statistics generated by any sufficiently good numerical approximation are arbitrarily close to the set of expected values of the model's invariant distributions. Also, under a contractivity condition on the dynamics, we establish error bounds. These results are of further interest for the comparative study of stationary solutions and the estimation of structural dynamic models.