Semiparametric Identification of the Discount Factor and Payoff Function in Dynamic Discrete Choice Models
动态离散选择模型中折现因子与收益函数的半参数识别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：摘要明确研究动态离散选择及动态博弈中折现因子和收益函数的结构识别。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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动态离散选择模型中折现因子与收益函数的半参数识别
- 研究问题
- 平稳无限期动态离散选择模型中，收益函数的常用非参数形状限制，能否识别折现因子及经归一化的收益函数？
- 方法与思路
- 作者把齐次性、单调性、凹性等收益限制转化为折现因子的多项式等式与不等式，并分析动态博弈中的企业特定限制。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称多项式次数由状态空间大小界定，这些限制也可识别归一化收益；动态博弈中若干经济假设可识别企业折现因子。
- 阅读关注点
- 应核对各形状限制产生点识别还是集合识别、行动归一化的作用，以及单主体与博弈模型所需的信息和均衡条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未展开完整识别条件，不能认为所有形状限制均足够。
原文摘要
This paper investigates how the discount factor and payoff functions can be identified in stationary infinite-horizon dynamic discrete choice models. In single-agent models, we show that common nonparametric assumptions on per-period payoffs -- such as homogeneity of degree one, monotonicity, concavity, zero cross-differences, and complementarity -- provide identifying restrictions on the discount factor. These restrictions take the form of polynomial equalities and inequalities with degrees bounded by the cardinality of the state space. These restrictions also identify payoff functions under standard normalization at one action. In dynamic game models, we show that firm-specific discount factors can be identified using assumptions such as irrelevance of other firms' lagged actions, exchangeability, and the independence of adjustment costs from other firms' actions. Our results demonstrate that widely used nonparametric assumptions in economic analysis can provide substantial identifying power in dynamic structural models.