A neural network demand system with heteroskedastic errors
具有异方差误差的神经网络需求系统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：摘要直接讨论消费者需求系统、需求函数与支出弹性的估计，属于结构估计方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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具有异方差误差的神经网络需求系统
- 研究问题
- 如何估计函数形式灵活的需求系统，同时容许误差的条件异方差依赖人口特征等协变量，并处理解释变量可能存在的内生性？
- 方法与思路
- 作者提出一般需求模型：解释变量外生时使用准极大似然，存在内生协变量时使用 GMM，并允许一般的条件异方差函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型包含已有的若干需求函数，相关结果可用于 EASI 需求系统，并能估计灵活的非线性支出弹性。
- 阅读关注点
- 应核对神经网络如何构造需求函数和方差函数、需求理论约束如何施加，以及两类估计方法分别依赖哪些条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要解读；摘要未说明网络结构、工具变量及估计性质的具体条件，不能判断实证表现或其他版本变化。
原文摘要
In this paper we consider estimation of demand systems with flexible functional forms, allowing an error term with a general conditional heteroskedasticity function that depends on observed covariates, such as demographic variables. We propose a general model that can be estimated either by quasi-maximum likelihood (in the case of exogenous regressors) or generalized method of moments (GMM) if the covariates are endogenous. The specification proposed in the paper nests several demand functions in the literature and the results can be applied to the recently proposed Exact Affine Stone Index (EASI) demand system of [Lewbel, A., Pendakur, K., 2008. Tricks with Hicks: The EASI implicit Marshallian demand system for unobserved heterogeneity and flexible Engel curves. American Economic Review (in press)]. Furthermore, flexible nonlinear expenditure elasticities can be estimated.