Plausible GMM: A Quasi-Bayesian Approach
可容许误设的 GMM：准贝叶斯方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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可容许误设的 GMM：准贝叶斯方法
- 研究问题
- 当结构模型的矩条件有经济依据但未必精确成立时，如何表达对误设程度的信念，并据此对结构参数开展推断与决策？
- 方法与思路
- 作者对矩条件可能的误设程度指定先验，采用准贝叶斯方法，分析准后验集中、给定先验结构下的决策性质与频率覆盖。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，准后验可产生近似最优贝叶斯决策规则，并具有一种频率覆盖结果；实证例子在明显放松精确矩限制后仍得到有信息的推断。
- 阅读关注点
- 应核对误设先验的经济含义与敏感性、准后验的构造，以及集中结果、近似决策最优性和频率覆盖各自依赖的条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与接收状态未核实。摘要未说明误设规模、先验限制或覆盖范围，不能推断对任意错误矩条件均稳健。
原文摘要
Structural estimation in economics often makes use of models formulated in terms of moment conditions. While these moment conditions are generally well-motivated, it is often unknown whether the moment restrictions hold exactly. We consider a framework where researchers model their belief about the potential degree of misspecification via a prior distribution and adopt a quasi-Bayesian approach for performing inference on structural parameters. We provide quasi-posterior concentration results, verify that quasi-posteriors can be used to obtain approximately optimal Bayesian decision rules under the maintained prior structure over misspecification, and provide a form of frequentist coverage results. We illustrate the approach through empirical examples where we obtain informative inference for structural objects allowing for substantial relaxations of the requirement that moment conditions hold exactly.