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反事实敏感性和稳健性

作者

上市的:
  • 蒂莫西·克里斯滕森
  • 本杰明·康诺

摘要

我们提出了一个框架,用于分析结构模型中潜在变量分布的参数假设对反事实的敏感性。特别是,当潜在变量的分布跨越给定参数规范的非参数邻域,同时保持模型的其他“结构”特征时,我们推导了反事实的界。我们的方法将优化关于潜在变量分布(受模型约束)的反事实的无限维问题重铸为有限维凸规划。我们还开发了我们方法的MPEC版本,以进一步简化由平衡约束定义的内生参数(例如值函数)模型的计算。我们提出了边界的插件估计和两种推理方法。我们还表明,当邻域规模变大时,我们的边界收敛到反事实上的尖锐非参数边界。为了说明我们的过程的广泛适用性,我们将实证应用于具有可转移效用和动态离散选择模型的匹配模型。

建议引用

  • 蒂莫西·克里斯滕森和本杰明·康诺,2019年。"反事实敏感性和稳健性,"论文1904.00989,arXiv.org,2022年5月修订。
  • 手柄:RePEc:arx:论文:1904.00989
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    IDEAS上列出的参考文献

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