Combinatorial approach to inference in partially identified incomplete structural models
部分识别的不完备结构模型推断的组合方法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：摘要研究有限博弈结构模型的部分识别，并明确列出离散选择工具变量模型和养老选择应用，支持这两个方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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部分识别的不完备结构模型推断的组合方法
- 研究问题
- 研究完全信息有限博弈的部分识别推断，如何绕开随离散结果数量指数增长的矩不等式，构造可计算的置信区域。
- 方法与思路
- 作者利用经典组合优化给出经验内容的等价刻画，据此构造置信区域，并提出摘要所称线性计算时间的自助法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法提供可行的推断路径，可用于合作与非合作博弈、离散选择工具变量模型和显示偏好，并提出养老选择应用。
- 阅读关注点
- 应核对组合刻画与原矩不等式的等价性、自助法有效性条件，以及线性计算时间所针对的规模变量和实现成本。
- 阅读边界
- 仅据所给OpenAlex版本摘要，计算复杂度的具体定义、推断条件和应用结果未说明；不推断其他版本或刊本变化。
原文摘要
We propose a computationally feasible inference method in finite games of complete information. Galichon and Henry, 2011 and Beresteanu, Molchanov, and Molinari, 2011 show that the empirical content in such models is characterized by a collection of moment inequalities whose number increases exponentially with the number of discrete outcomes. We propose an equivalent characterization based on classical combinatorial optimization methods that allows the construction of confidence regions with an efficient bootstrap procedure that runs in linear computing time. The method can be applied to the empirical analysis of cooperative and noncooperative games, instrumental variable models of discrete choice, and revealed preference analysis. We propose an application to the determinants of long term elderly care choices.