Minimum distance estimators for dynamic games
不完全信息动态博弈的最小距离估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究动态博弈的结构估计，并明确涵盖离散行动模型。
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…
关注这篇论文的作者
不完全信息动态博弈的最小距离估计
- 研究问题
- 研究如何估计不完全信息动态博弈，并在可能存在多重均衡时处理参数估计的不确定性，同时涵盖离散及单调行动。
- 方法与思路
- 作者提出两步最小距离估计，使用无需求解动态均衡的伪模型，并研究递增差分条件下单调行动博弈的均衡存在性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法覆盖无序离散行动及对私人价值单调的离散、连续或混合行动，并给出纯策略马尔可夫完美均衡的存在条件。
- 阅读关注点
- 应核对两步估计分别使用哪些信息、伪模型如何连接结构参数，以及多重均衡下的识别要求和均衡存在条件。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 版本摘要；具体识别条件、估计量的大样本性质和均衡存在证明未说明，也不能推断刊本变化。
原文摘要
We develop a minimum distance estimator for dynamic games of incomplete information. We take a two-step approach, following Hotz and Miller (1993), based on the pseudo-model that does not solve the dynamic equilibrium so as to circumvent the potential indeterminacy issues associated with multiple equilibria. The class of games estimable by our methodology includes the familiar discrete unordered action games as well as games where players' actions are monotone (discrete, continuous, or mixed) in the their private values. We also provide conditions for the existence of pure strategy Markov perfect equilibria in monotone action games under increasing differences condition.