Nonparametric Estimation with Nonlinear Budget Sets
非线性预算集下的非参数估计AI 解读 ↓
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非线性预算集下的非参数估计
- 研究问题
- 非线性预算约束下，如何非参数估计劳动供给选择，并利用效用最大化带来的结构降低维度，以分析税制变化对工时的影响？
- 方法与思路
- 作者把劳动供给工时视为整个预算集的函数，以预算集为回归变量；再利用凸预算集下效用最大化隐含的加性结构降低估计维度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该结构带来多项式收敛率，作者还给出渐近正态性结果；模拟与实证显示，采用该方法可对税改效应的估计产生较大影响。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对预算集如何表示、加性结构依赖的偏好与凸性条件，以及收敛率、渐近正态性和税改效应计算各自需要的假设。
- 阅读边界
- 摘要未交代具体样本、调节参数及内生性处理；税改效应估计发生较大变化，不足以单独说明估计更准确或具有因果解释。
原文摘要
Choice models with nonlinear budget sets are important in econometrics.In this paper we propose a nonparametric approach to estimation of choice models with nonlinear budget sets.The basic idea is to think of the choice, in our case hours of labor supply, as being a function of the entire budget set.Then we can ac- count nonparametrically for a nonlinear budget set by estimating a nonparametric regression where the variable in the regression is the budget set.We reduce the dimensionality of this problem by exploiting additive structure implied by utility maximization with convex budget sets.This structure leads to a polynomial con- vergence rate for the estimator.We give asymptotic normality results also.The usefulness of the estimator is demonstrated in Monte Carlo and empirical work, where we find it can have a large impact on estimated effects of tax changes.