The age-time-cohort problem and the identification of structural parameters in life-cycle models
年龄—时期—队列问题与生命周期模型结构参数识别AI 解读 ↓
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年龄—时期—队列问题与生命周期模型结构参数识别
- 研究问题
- 先识别结果变量的年龄剖面、再据此匹配生命周期模型参数的常见做法，是否能得到一致的结构参数估计？
- 方法与思路
- 作者分析年龄剖面匹配的估计问题，推导替代方法，并通过消费不平等模型及经典生命周期消费模型重估展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称常见做法通常导致不一致估计，而且并非必要；作者提出可在更弱假设下获得一致估计的方法。
- 阅读关注点
- 应核对不一致性的来源、替代方法所需的具体假设，以及时期和队列因素如何进入模型与经验矩条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断所谓更弱假设的确切内容、适用模型范围或重估差异，也不推断版本变化。
原文摘要
A standard approach to estimating structural parameters in life‐cycle models imposes sufficient assumptions on the data to identify the “age profile” of outcomes, then chooses model parameters so that the model's age profile matches this empirical age profile. I show that this approach is both incorrect and unnecessary: incorrect, because it generally produces inconsistent estimators of the structural parameters, and unnecessary, because consistent estimators can be obtained under weaker assumptions. I derive an estimation method that avoids the problems of the standard approach. I illustrate the method's benefits analytically in a simple model of consumption inequality and numerically by reestimating the classic life‐cycle consumption model of Gourinchas and Parker (2002).