NONPARAMETRIC STUDY OF SOLUTIONS OF DIFFERENTIAL EQUATIONS
微分方程解的非参数研究AI 解读 ↓
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微分方程解的非参数研究
- 研究问题
- 在消费者福利等结构经济学问题中，如何以非参数方式识别和估计微分方程的解，并刻画估计解的统计性质？
- 方法与思路
- 作者研究这类问题的一般非参数形式与识别条件，构造核估计量，并借助适定逆问题的表述讨论解的正则性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出核估计量的一致性与渐近正态性，并通过逆问题联系强调估计解的正则性质。
- 阅读关注点
- 应核对微分方程与观测对象的联系、识别及适定性条件，以及核估计的平滑要求和渐近理论适用范围。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断具体识别条件、证明及应用表现；摘要提及金融用途，但未展开相应模型。
原文摘要
The solution of differential equations lies at the heart of many problems in structural economics. In econometrics the general nonparametric analysis of consumer welfare is historically the most obvious application, but there are also many applications in finance and other fields. This work considers the general nonparametric form for these problems and identification conditions. It derives a kernel-based estimator and shows consistency and asymptotic normality.In particular, the link with inverse problems allows us to define it in terms of a well-posed inverse problem and to stress the regularity properties of the estimated solution.I thank Jean-Pierre Florens, Richard Blundell, Eric Renault, and Christine Thomas-Agnan for stimulating conversations, suggestions, and advice. I am very grateful to Oliver Linton and two anonymous referees for most helpful comments.