An Adversarial Approach to Structural Estimation
结构估计的对抗式方法AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确提出面向结构模型的模拟估计方法，因此归入结构估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
结构估计的对抗式方法
- 研究问题
- 如何通过模拟数据估计结构模型，并使估计方法在模型正确设定和错误设定时，都具有明确的统计效率或收敛速度保证？
- 方法与思路
- 作者将估计写成生成器与判别器之间的极小极大问题：结构模型生成模拟观测，判别器区分真伪，生成器则降低判别准确率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，判别器足够丰富时，估计量在正确设定下达到参数效率，在错误设定下达到参数收敛率，并倡议采用神经网络判别器。
- 阅读关注点
- 应核对判别器丰富性的具体要求、错误设定下的估计目标，以及神经网络逼近、训练误差与统计收敛结论之间的关系。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断效率结论的完整条件、极小极大优化的可实现性或有限样本表现，也不能推断其他版本的变化。
原文摘要
We propose a new simulation‐based estimation method, adversarial estimation, for structural models. The estimator is formulated as the solution to a minimax problem between a generator (which generates simulated observations using the structural model) and a discriminator (which classifies whether an observation is simulated). The discriminator maximizes the accuracy of its classification while the generator minimizes it. We show that, with a sufficiently rich discriminator, the adversarial estimator attains parametric efficiency under correct specification and the parametric rate under misspecification. We advocate the use of a neural network as a discriminator that can exploit adaptivity properties and attain fast rates of convergence.