A simple estimator for the distribution of random coefficients
随机系数分布的简便估计方法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：摘要明确涉及随机系数 logit、复杂结构模型估计和动态离散选择应用。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
随机系数分布的简便估计方法
- 研究问题
- 如何恢复经济模型中参数异质性的联合分布，并降低随机系数及复杂结构模型估计时的编程与计算负担？
- 方法与思路
- 作者提出混合分布估计量，将估计转为带线性不等式约束的线性回归；复杂结构模型的优化无需嵌套求解经济模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该估计量稳健、易编程且计算便利，并以蒙特卡洛及含序列相关不可观测状态的动态离散选择应用展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对混合分布的表示方式、约束设置、联合分布的识别条件，以及模拟和动态离散选择应用中的计算比较。
- 阅读边界
- 仅据所给作者／机构库版本摘要；识别条件、稳健性的具体含义及数值表现未说明，不能推断后续刊本变化。
原文摘要
We propose a simple mixtures estimator for recovering the joint distribution of parameter heterogeneity in economic models, such as the random coefficients logit. The estimator is based on linear regression subject to linear inequality constraints, and is robust, easy to program, and computationally attractive compared to alternative estimators for random coefficient models. For complex structural models, one does not need to nest a solution to the economic model during optimization. We present a Monte Carlo study and an empirical application to dynamic programming discrete choice with a serially correlated unobserved state variable.