Identifying Dynamic Discrete Choice Models with Hyperbolic Discounting
具有双曲贴现的动态离散选择模型识别AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究动态离散选择结构模型中贴现参数与效用函数的识别和估计。
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具有双曲贴现的动态离散选择模型识别
- 研究问题
- 在有限期动态离散选择模型中，如何从可观测选择与转移概率识别成熟型行动者的标准贴现、当期偏好和即时效用。
- 方法与思路
- 作者利用条件选择概率随时间的变化，研究双曲贴现模型的点识别，并提出估计方法，通过模拟考察估计表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，有限期设定下的标准贴现因子、当期偏好因子和即时效用函数可被点识别，所提出估计量在模拟中表现良好。
- 阅读关注点
- 应核对时间变化为何足以识别不同偏好参数、效用函数的归一化和其他限制，以及成熟型行动者行为假设的具体含义。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未展开点识别条件，也未报告模拟规模、偏差或精度。
原文摘要
We study identification of dynamic discrete choice models with hyperbolic discounting. We show that the standard discount factor, present bias factor, and instantaneous utility functions for the sophisticated agent are point-identified from observed conditional choice probabilities and transition probabilities in a finite horizon model. The main idea to achieve identification is to exploit variation in the observed conditional choice probabilities over time. We present the estimation method and demonstrate a good performance of the estimator by simulation.