Conditional Choice Probability Estimation of Dynamic Discrete Choice Models with 2-period Finite Dependence
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究动态离散选择模型及其条件选择概率估计，利用模型结构简化结构参数估计。
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具有两期有限依赖的动态离散选择模型的条件选择概率估计
- 研究问题
- 如何刻画动态离散选择模型中的两期有限依赖，并利用这一结构降低条件选择概率估计的计算负担？
- 方法与思路
- 作者将有限依赖转写为依次寻找权重的问题，利用状态转移中的 Kronecker 积结构计算权重，再构造两期有限依赖估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出新的有限依赖刻画，指出许多模型具有两期有限依赖，并通过蒙特卡洛模拟展示所提估计量的计算效率。
- 阅读关注点
- 应核对两期有限依赖成立的模型条件、权重的可行性与估计误差，以及转移结构要求和模拟中的计算比较基准。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未列出适用模型、统计性质或计算加速的具体数值。
原文摘要
This paper extends the work of Arcidiacono and Miller (2011, 2019) by introducing a novel characterization of finite dependence within dynamic discrete choice models, demonstrating that numerous models display 2-period finite dependence. We recast finite dependence as a problem of sequentially searching for weights and introduce a computationally efficient method for determining these weights by utilizing the Kronecker product structure embedded in state transitions. With the estimated weights, we develop a computationally attractive Conditional Choice Probability estimator with 2-period finite dependence. The computational efficacy of our proposed estimator is demonstrated through Monte Carlo simulations.