A Theory of Serial Correlation of Stochastic Taste Changers in Direct Utility Functions
直接效用函数中随机偏好变动的序列相关理论AI 解读 ↓
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直接效用函数中随机偏好变动的序列相关理论
- 研究问题
- 大型需求与支出系统的序列相关参数过多，如何借助消费者效用中的随机扰动结构降低维度，使最大似然搜索可行？
- 方法与思路
- 作者将需求系统扰动表示为效用函数随机扰动的函数，设边际效用为系统项与非负随机项之积，再施加三项消费理论假设。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该设定及三项假设大幅减少序列协方差矩阵的独立元素，使单方程最大似然搜索方法能够扩展至大型需求系统。
- 阅读关注点
- 应核对三项假设的具体内容、从效用扰动到需求扰动的映射，以及协方差维度减少对识别、估计和经济解释的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要解读；三项假设、计算规模与实证效果未说明，不能判断限制是否合理或实际效率，也不推断刊本变化。
原文摘要
Methods of maximum-likelihood search (eg., Hildreth-Lu) for single equations models with autocorrelated disturbances are not easily extended to the multi-equation systems encountered in econometric studies of consumer demand. The obstacle is the large dimension of the space of independent serial correlation coefficients to be partitioned and searched. This paper treats stochastic disturbance vectors in demand/expenditure systems as functions of random disturbances in consumer utility functions. It specifies marginal utilities to be products of a systematic function and a nonnegative random disturbance. Under this specification, three hypotheses that readily come to mind in the context of consumer theory drastically reduce the number of independent elements of serial covariance matrices. This in turn makes practicable the extension of maximum-likelihood search methods in the estimation of parameters of large demand systems.