Identification of counterfactuals in dynamic discrete choice models
动态离散选择模型中反事实的识别AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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动态离散选择模型中反事实的识别
- 研究问题
- 动态离散选择模型无法非参数识别时，哪些反事实仍可识别，尤其是收益的非加性变化和选择集合变化？
- 方法与思路
- 作者建立反事实识别的一般框架，分别分析模型与反事实的识别，并用企业进入退出和农业土地利用模型说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出新的反事实识别结果，覆盖广泛的政策变化，并在数值及实证例子中展示可识别和不可识别的反事实。
- 阅读关注点
- 应核对各类反事实的识别条件、保持不变的结构要素，以及观测等价模型为何对特定反事实给出相同或不同预测。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未列出具体识别条件；框架覆盖广泛反事实不意味着它们均可识别，也不能据此推断刊本变化。
原文摘要
Dynamic discrete choice (DDC) models are not identified nonparametrically, but the non‐identification of models does not necessarily imply the nonidentification of counterfactuals. We derive novel results for the identification of counterfactuals in DDC models, such as non‐additive changes in payoffs or changes to agents' choice sets. In doing so, we propose a general framework that allows the investigation of the identification of a broad class of counterfactuals (covering virtually any counterfactual encountered in applied work). To illustrate the results, we consider a firm entry/exit problem numerically, as well as an empirical model of agricultural land use. In each case, we provide examples of both identified and nonidentified counterfactuals of interest.