Testing homogeneity in dynamic discrete games in finite samples
有限样本下动态离散博弈的同质性检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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有限样本下动态离散博弈的同质性检验
- 研究问题
- 研究动态离散博弈中，条件选择概率与状态转移概率跨市场、跨时期同质的假设能否得到数据支持，从而评估合并估计依据。
- 方法与思路
- 作者提出通过 MCMC 实施的近似随机化检验，并在市场数、时期数和参与者数固定时，考察模拟次数趋于无穷的有效性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出检验随 MCMC 抽样次数增加而有效的结果，并将方法应用于美国波特兰水泥行业的既有实证研究。
- 阅读关注点
- 应核对随机化所依据的不变性条件、马尔可夫链的收敛要求，以及有限模拟次数误差和检验拒绝后的结构估计含义。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能推断其他版本变化；固定数据样本下的极限有效性不等于任意有限 MCMC 次数下精确有效。
原文摘要
The literature on dynamic discrete games often assumes that the conditional choice probabilities and the state transition probabilities are homogeneous across markets and over time. We refer to this as the “homogeneity assumption” in dynamic discrete games. This assumption enables empirical studies to estimate the game's structural parameters by pooling data from multiple markets and from many time periods. In this paper, we propose a hypothesis test to evaluate whether the homogeneity assumption holds in the data. Our hypothesis test is the result of an approximate randomization test, implemented via a Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. We show that our hypothesis test becomes valid as the (user‐defined) number of MCMC draws diverges, for any fixed number of markets, time periods, and players. We apply our test to the empirical study of the U.S. Portland cement industry in Ryan (2012).