Demand Systems with Nonstationary Prices
非平稳价格下的需求系统AI 解读 ↓
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非平稳价格下的需求系统
- 研究问题
- 当相对价格非平稳、需求系统非线性且误差可能也非平稳时，如何构造可估计模型并进行有效的标准渐近推断？
- 方法与思路
- 作者提出超越对数需求系统的NTLOG变体及配套估计量，将误差解释为随机效用参数，并从异质消费者聚合解释误差非平稳。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提估计量在非平稳价格及可能非平稳误差下具有经典root-T极限分布，并提供美国数据估计及需求误差的聚合解释。
- 阅读关注点
- 应核对NTLOG的函数形式、允许的价格和误差非平稳类型，以及root-T结论的条件与人口缓慢变化的聚合机制。
- 阅读边界
- 摘要未给出完整估计式、极限协方差或非平稳条件；该特定需求系统的结果不能直接推广到一般非线性需求模型。
原文摘要
Relative prices are nonstationary and standard root-T inference is invalid for demand systems. But demand systems are nonlinear functions of relative prices, and standard methods for dealing with nonstationarity in linear models cannot be used. Demand system residuals are also frequently found to be highly persistent, further complicating estimation and inference. We propose a variant of the translog demand system, the NTLOG, and an associated estimator that can be applied in the presence of nonstationary prices with possibly nonstationary errors. The errors in the NTLOG can be interpreted as random utility parameters. The estimates have classical root-T limiting distributions. We also propose an explanation for the observed nonstationarity of aggregate demand errors, based on aggregation of consumers with heterogeneous preferences in a slowly changing population. Estimates using U.S. data are provided. 2005 President and Fellows of Harvard College and the Massachusetts Institute of Technology.