Improving the performance of random coefficients demand models: The role of optimal instruments
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分类依据与纠错
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改善随机系数需求模型表现：最优工具变量的作用
- 研究问题
- 聚合随机系数logit需求模型的GMM估计存在有限样本偏误和不稳定性时，最优工具变量能带来怎样的改善？
- 方法与思路
- 作者通过广泛蒙特卡洛实验比较最优与常用非最优工具变量，考察多种数据生成过程、汽车市场应用及其他方法的组合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，最优工具变量缓解了许多已记录的问题，降低小样本偏误，并在估计效率与稳定性方面表现出更明显的改善。
- 阅读关注点
- 应核对最优工具变量的可行构造、所需未知量与近似方式，并查看工具有效性、模拟设定和各项方法组合的独立贡献。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未提供偏误与效率改善数值、完整生成过程或构造条件，其比较结论不能推广至任意需求数据。
原文摘要
We shed new light on the performance of Berry, Levinsohn and Pakes’ (1995) GMM estimator of the aggregate random coefficient logit model. Based on an extensive Monte Carlo study, we show that the use of Chamberlain’s (1987) optimal instruments overcomes many problems that have recently been documented with standard, non-optimal instruments. Optimal instruments reduce small sample bias, but they prove even more powerful in increasing the estimator’s efficiency and stability. We consider a wide variety of data-generating processes and an empirical application to the automobile market. We also consider the gains of other recent methodological advances when combined with optimal instruments.