Simulation estimation of dynamic discrete choice panel models with accelerated importance samplers
利用加速重要性采样器模拟估计动态离散选择面板模型AI 解读 ↓
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利用加速重要性采样器模拟估计动态离散选择面板模型
- 研究问题
- 动态离散选择面板的时间维度较长时，如何改善传统模拟采样器可能出现的较大偏差与均方根误差？
- 方法与思路
- 作者扩展 Richard–Zhang 加速重要性采样器，用于此类模型的模拟估计，并通过蒙特卡洛和企业股利决策应用评估表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，加速重要性采样器适用于该类估计，并在长时间维度面板的模拟中能够改善传统采样器的表现。
- 阅读关注点
- 阅读全文应核对采样器扩展方式、模型设定、模拟次数与计算成本，以及性能改善对面板长度和参数配置的依赖。
- 阅读边界
- 摘要未说明具体模型限制、模拟设计及改善幅度；所述优势来自给定模拟和应用，不能据此判断其普遍适用性。
原文摘要
With long time series for dynamic discrete choice panel models, the Geweke--Hajivassiliou--Keane sampler has been observed to have large biases and root-mean-square errors. The Richard--Zhang accelerated importance sampler is extended for the simulation estimation of such models. It is demonstrated to be adequate and can improve upon the Geweke--Hajivassiliou--Keane sampler for lengthy time-series panels by Monte Carlo means. Empirical applications of the proposed method on firm's dividend decisions illustrate the practical value of the accelerated importance sampler. Copyright Royal Economic Socciety 2004