Computing semiparametric efficiency bounds in discrete choice models with strategic-interactions and rational expectations
战略互动与理性预期离散选择模型的半参数效率界AI 解读 ↓
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战略互动与理性预期离散选择模型的半参数效率界
- 研究问题
- 当离散选择模型包含对外生事件或其他主体选择的条件预期时，如何计算有限维参数的半参数效率界与有效影响函数？
- 方法与思路
- 作者在理性预期和均衡信念正则条件下，将条件期望作为非参数回归量，主要针对二元选择推导效率界，并说明多项选择的扩展思路。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称首次给出所研究模型的显式效率界，并刻画有效影响函数，为不完全信息博弈、社会互动等模型的有效估计提供潜在依据。
- 阅读关注点
- 应核对理性预期与均衡信念的限制、非参数条件期望进入模型的方式，以及影响函数的构造和二元结论向多项选择扩展的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，具体正则条件与效率界公式未说明；有效影响函数只是构造有效估计量的潜在基础，摘要未声称已完成该构造。
原文摘要
This paper computes semiparametric efficiency bounds for finite-dimensional parameters in discrete choice models with nonparametric regressors in the form of conditional expectations. These can include expectations about exogenous events as well as expectations about the choices of other agents. Thus, the models studied here include incomplete-information games, social-interactions models as well as single-agent discrete choice models with uncertainty as special cases. Our bounds rely on the assumption of rational expectations and on regularity conditions of equilibrium beliefs. The paper focuses on binary-choice models but the derivation of the bounds illustrates how our approach can be extended to multinomial choice cases. Explicit efficiency bound expressions for the models examined here had not been derived before. Furthermore, since we also characterize the efficient influence functions, our results can also potentially be used to construct semiparametrically efficient estimators for these models.