A Method of Simulated Moments for Estimation of Discrete Response Models Without Numerical Integration
无需数值积分的离散响应模型模拟矩估计方法AI 解读 ↓
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无需数值积分的离散响应模型模拟矩估计方法
- 研究问题
- 离散响应模型的概率计算需要困难的数值积分时，能否用规模可行的蒙特卡洛模拟替代，并仍获得具有统计依据的参数估计？
- 方法与思路
- 作者修改常规广义矩估计，用模拟得到的响应概率估计替代数值积分，并用能够处理模拟所致不连续性的经验过程方法分析统计性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称跨观测的大数定律可控制模拟误差，从而无需精确估计每个响应概率；该方法可用于高维多项 Probit 等计算受限模型。
- 阅读关注点
- 核对跨观测平均控制模拟误差的条件、模拟次数与样本量的安排，以及不连续性处理和高维多项 Probit 中的实施细节。
- 阅读边界
- 摘要未给出识别条件、模拟抽样方式、具体渐近结论或有限样本误差；“实用规模的模拟”也未量化，不能据此判断计算与精度的权衡。
原文摘要
This paper proposes a simple modification of a conventional generalized method of moments estimator for a discrete response model, replacing response probabilities that require numerical integration with estimators obtained by Monte Carlo simulation. This method of simulated moments does not require precise estimates of these probabilities, as the law of large numbers operating across observations controls simulation error, and, hence, can use simulations of practical size. The method is useful for models such as high-dimensional multinomial probit, where computation has previously restricted applications. Statistical properties are established using empirical process methods that can handle discontinuities introduced by simulation. Copyright 1989 by The Econometric Society.