Why Do the Elderly Save? Using Health Shocks to Uncover Bequests Motives
老年人为何储蓄？利用健康冲击揭示遗赠动机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：摘要明确采用对抗式结构估计研究老年储蓄模型中的遗赠与预防性动机。
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老年人为何储蓄？利用健康冲击揭示遗赠动机
- 研究问题
- 老年单身者的储蓄有多少来自遗赠动机，又有多少来自预防性储蓄？性别、健康经历及生存预期差异能否帮助区分这两类动机？
- 方法与思路
- 作者将神经网络判别器嵌入对抗式结构估计，在既有老年储蓄模型中使用 AHEAD 数据，让判别器自适应选择有信息的数据特征。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，加入性别和健康历史改善遗赠动机的识别与精度；模型估计中，遗赠动机解释各永久收入五分位组晚年储蓄的13%—19%。
- 阅读关注点
- 应核对结构模型如何区分遗赠与预防性动机，健康及生存预期提供何种识别变异，以及判别器训练、估计不确定性和设定敏感性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核验；报告比例属于作者的模型估计，摘要未说明完整识别条件、置信区间及稳健性结果。
原文摘要
We revisit the saving behavior of elderly singles using an adversarial structural estimation framework by Kaji, Manresa and Pouliot (2023). The method bridges the simulated method of moments (SMM) and maximum-likelihood estimation by embedding a flexible discriminator, implemented as a neural network, that adaptively selects the most informative features of the data. Applying this approach to the model of De Nardi, French, and Jones (2010) with AHEAD data, we show that including gender and health histories in the discriminator improves identification and precision of bequests motives. The resulting estimates reveal that bequest motives explain between $13\%$ and $19\%$ percent of late-life savings across all permanent-income quintiles, not only among the rich. The adversarial estimator precisely disentangles bequest motives from precautionary savings motives. These findings suggest that heterogeneity in health-related survival expectations is another important source of identifying variation to distinguishing bequest and precautionary saving motives.