Non-parametric inference on the number of equilibria
均衡数量的非参数推断AI 解读 ↓
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均衡数量的非参数推断
- 研究问题
- 如何估计由条件矩限制非参数识别的函数之根的数量，并据此对不完全信息静态博弈等模型的均衡数量推断？
- 方法与思路
- 作者构造根数量的平滑代入估计量，研究不同渐近框架下的性质，并将推断程序用于构造均衡数量置信集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称平滑估计在独立同分布渐近下超一致，在非标准渐近下正态；美国社区构成应用未发现多重均衡证据。
- 阅读关注点
- 应核对根的分离与重数条件、平滑参数选择、非标准渐近框架，以及均衡置信集如何由函数估计误差构造。
- 阅读边界
- 摘要未说明两类渐近框架及效率比较的具体条件；应用中未发现多重均衡证据，不能解释为已经证明均衡唯一。
原文摘要
This paper proposes an estimator and develops an inference procedure for the number of roots of functions that are non‐parametrically identified by conditional moment restrictions. It is shown that a smoothed plug‐in estimator of the number of roots is superconsistent under i.i.d. asymptotics, but asymptotically normal under non‐standard asymptotics. The smoothed estimator is furthermore asymptotically efficient relative to a simple plug‐in estimator. The procedure proposed is used to construct confidence sets for the number of equilibria of static games of incomplete information and of stochastic difference equations. In an application to panel data on neighbourhood composition in the United States, no evidence of multiple equilibria is found.