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微分产品需求系统参数估计的极限定理

作者

上市的：
  • 史蒂夫·贝瑞
  • 奥利弗·林顿
  • 组织者帕克斯教授

摘要

当观测值的数量与给定市场中的产品数量相关时，我们提供了一类广义矩方法估计的渐近分布理论。我们考虑到三种误差来源：估计市场份额时的抽样误差、近似模型预测的份额时的模拟误差以及潜在的模型误差。如果消费者样本的大小和模拟绘图的数量相对于产品数量以足够大的速度增长，则参数估计器的极限分布是正态的。我们将分布理论专门用于Berry、Levinsohn和Pakes（1995）的随机系数logit模型和纯特征模型。这两种常用需求模型的要求费率不同。一个小型蒙特卡罗研究表明，这两个模型的渐近性质的差异反映在模型的小样本性质上。这些差异直接影响到两个模型的计算负担。

建议引用

  • 史蒂夫·贝里（Steve Berry）、奥利弗·林顿（Oliver B.Linton）和阿里尔·帕克斯（Ariel Pakes），2002年。"微分产品需求系统参数估计的极限定理,"哈佛经济研究所工作文件1955年，哈佛大学经济研究所。
    • 手柄：RePEc:fth:harver:1955年
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    1. 史蒂文·贝里（Steven Berry）、詹姆斯·莱文森（James Levinsohn）和阿里尔·帕克斯（Ariel Pakes），2004年。"微观和宏观数据组合下的差异化产品需求系统：新车市场,"政治经济学杂志，芝加哥大学出版社，第112卷（1），第68-105页，2月。
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