Continuity and differentiability of expected value functions in dynamic discrete choice models
动态离散选择模型中期望价值函数的连续性与可微性AI 解读 ↓
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动态离散选择模型中期望价值函数的连续性与可微性
- 研究问题
- 动态离散选择模型的期望价值函数何时对状态和参数连续、可微，参数可微性证明需要怎样的状态变量结构？
- 方法与思路
- 作者在较一般条件下证明连续性及状态可微性，并在存在不影响状态转移与期望价值的状态变量时证明参数可微性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了期望价值函数的相关性质，并说明特定状态变量在证明中应用隐函数定理时所起的必要作用。
- 阅读关注点
- 应核对各项连续性与可微性结论分别依赖的条件，以及特定状态变量为何支持隐函数定理及其适用范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要；完整正则条件和证明未说明，不能把特定证明所需条件推广为所有模型的必要条件。
原文摘要
This paper explores the properties of expected value functions in dynamic discrete choice models. The continuity with respect to state variables and parameters, and the differentiability with respect to state variables are established under fairly general conditions. The differentiability with respect to parameters is proved when some state variables do not affect the state transition probabilities and, thus, the expected value functions. It is shown that such variables are needed so as to apply the implicit function theorem used in the proof. The results are of particular relevance to estimable dynamic discrete choice models.