Semiparametric identification of binary decision games of incomplete information with correlated private signals
私人信号相关的不完全信息二元决策博弈的半参数识别AI 解读 ↓
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私人信号相关的不完全信息二元决策博弈的半参数识别
- 研究问题
- 在静态不完全信息二元决策博弈中，私人信号可以相关且联合分布不作参数化假设时，结构参数能否实现点识别与估计？
- 方法与思路
- 作者在尺度标准化及公开状态变量、私人信号的支持条件下研究识别，并提出最大得分型结构参数估计量，分析其渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称允许私人信号相关而不限定其联合分布形式，给出尺度标准化下的点识别结果，并建立所提最大得分型估计量的渐近性质。
- 阅读关注点
- 应核对尺度标准化的经济含义、支持条件的具体强度、信号相关性如何进入识别，以及估计准则和渐近结论的适用条件。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；所谓较温和的支持条件没有展开，均衡处理、具体收敛速度与推断方法均未说明，不能补推其可实施性。
原文摘要
This paper studies the identification and estimation of a static binary decision game of incomplete information. We make no parametric assumptions on the joint distribution of private signals and allow them to be correlated. We show that the parameters of interest can be point-identified subject to a scale normalization under mild support requirements for the regressors (publicly observed state variables) and errors (private signals). Following Manski and Tamer (2002), we propose a maximum score type estimator for the structural parameters and establish the asymptotic properties of the estimator.