Nonstationary dynamic models with finite dependence
具有有限依赖的非平稳动态模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有有限依赖的非平稳动态模型
- 研究问题
- 估计非平稳动态离散选择模型时，能否减少对样本期之外的时间跨度和状态转移所作的远期假设？
- 方法与思路
- 作者扩展仅需少数未来时期条件选择概率的模型类别，并在单人决策和博弈环境中开发计算有限依赖路径的算法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新的价值函数表达式允许对样本期外的时间跨度与状态转移采用更弱假设，从而扩大有限依赖方法的适用范围。
- 阅读关注点
- 应核对有限依赖路径的存在条件、所需未来期数、单人模型与博弈的差异，以及算法如何处理非平稳性。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断哪些模型满足有限依赖、算法复杂度和实际估计表现，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
The estimation of nonstationary dynamic discrete choice models typically requires making assumptions far beyond the length of the data. We extend the class of dynamic discrete choice models that require only a few‐period‐ahead conditional choice probabilities, and develop algorithms to calculate the finite dependence paths. We do this both in single agent and games settings, resulting in expressions for the value functions that allow for much weaker assumptions regarding the time horizon and the transitions of the state variables beyond the sample period.