The estimation of utility‐consistent labor supply models by means of simulated scores
利用模拟得分估计与效用一致的劳动供给模型AI 解读 ↓
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利用模拟得分估计与效用一致的劳动供给模型
- 研究问题
- 在偏好灵活、预算集非线性且可能非凸的条件下，如何估计与效用一致的静态劳动供给模型，并处理多种随机误差？
- 方法与思路
- 作者加入优化、报告、偏好和工资异质性误差，对参数与误差支持施加一致性条件，并因参与概率难以显式表达而采用模拟估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提出的模拟估计方法与文献中的简化替代方法，在蒙特卡洛实验和真实数据中产生明显不同的估计结果。
- 阅读关注点
- 应核对效用与预算集设定、一致性条件、各误差的识别，以及模拟得分构造和不同估计方法产生差异的原因。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未给出约束细节、模拟方案或误差指标；估计结果差异较大不能据此证明某一种方法更优。
原文摘要
Abstract We consider a utility‐consistent static labor supply model with flexible preferences and a nonlinear and possibly non‐convex budget set. Stochastic error terms are introduced to represent optimization and reporting errors, stochastic preferences, and heterogeneity in wages. Coherency conditions on the parameters and the support of error distributions are imposed for all observations. The complexity of the model makes it impossible to write down the probability of participation. Hence we use simulation techniques in the estimation. We compare our approach with various simpler alternatives proposed in the literature. Both in Monte Carlo experiments and for real data the various estimation methods yield very different results. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.