Duality in dynamic discrete-choice models
动态离散选择模型中的对偶性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：摘要明确研究动态离散选择模型中选择特定收益的识别，以及基于质量运输的结构估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
动态离散选择模型中的对偶性
- 研究问题
- 动态离散选择模型中的条件选择概率与选择特定收益如何联系，能否借助凸对偶与质量运输建立新的识别和估计方法？
- 方法与思路
- 作者用凸分析建立选择概率与收益之间的共轭对偶关系，将识别问题表述为质量运输，并提出首步求解线性规划的两步估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称揭示动态离散选择与双边匹配的联系，首步线性规划对应经典指派博弈，并提出基于这一联系的两步估计方法。
- 阅读关注点
- 应核对收益识别的归一化与模型条件、运输问题的构造、第二步估计方式，以及线性规划解的唯一性和统计性质。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未说明识别假设、两步估计的渐近性质或计算收益。
原文摘要
Using results from convex analysis, we investigate a novel approach to identification and estimation of discrete choice models which we call the Mass Transport Approach (MTA). We show that the conditional choice probabilities and the choice-specific payoffs in these models are related in the sense of conjugate duality, and that the identification problem is a mass transport problem. Based on this, we propose a new two-step estimator for these models; interestingly, the first step of our estimator involves solving a linear program which is identical to the classic assignment (two-sided matching) game of Shapley and Shubik (1971). The application of convex-analytic tools to dynamic discrete choice models, and the connection with two-sided matching models, is new in the literature.