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稳健的预测

作者

上市的：
  • 蒂莫西·克里斯滕森

    （纽约大学）

  • Hyungsik Roger Moon公司

    （南加州大学Schae？er中心和延世大学）

  • 弗兰克·斯科菲德

    （宾夕法尼亚大学CEPR、NBER和PIER）

摘要

当预测者由于部分同一性而无法区分一组合理的预测分布时，我们使用决策理论框架来研究预测离散结果的问题？阳离子或担心模型错误？阳离子或结构断裂。我们得出了“稳健”预测，将预测分布集的最大风险或遗憾降至最低。我们表明，对于包括用于动态离散选择的半参数面板数据模型在内的一大类模型，稳健预测自然依赖于少数凸优化问题，这些凸优化问题可以是简单的？ed使用对偶方法。最后，我们推导出“有效稳健”预测来处理以下问题：？首先必须估计一组预测分布并发展一个合适的渐近e？效率理论。

建议引用

  • Timothy Christensen和Hyungsik Roger Moon和Frank Schorfheide，2020年。"稳健的预测,"PIER工作文件档案20-038，宾夕法尼亚大学经济系宾夕法尼亚经济研究所。
    • 手柄：RePEc:笔：纸：20-038
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    • Timothy Christensen和Hyungsik Roger Moon和Frank Schorfheide，2020年。"稳健的预测,"论文2011.03153，arXiv.org，2020年12月修订。

    IDEAS上列出的参考文献

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      • 维克多·切尔诺朱科夫（Victor Chernozhukov）、伊万·费尔南德斯·瓦尔（Ivan Fernandez-Val）、金庸·哈恩（Jinyong Hahn）和惠特尼·纽伊（Whitney Newey），2009年。"不可分面板模型中的平均和分位数效应,"论文1990年4月9日，arXiv.org，2013年3月修订。
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    1. 弗朗西丝卡·莫利纳里（Francesca Molinari），2020年。"部分相同的微观计量经济学？阳离子,"CeMMAP工作文件CWP15/20，财政研究所微观数据方法与实践中心。
    2. Timothy Christensen和Hyungsik Roger Moon和Frank Schorfheide，2022年。"部分确定收益时的最优决策规则,"论文2204.11748，arXiv.org，2023年5月修订。
    3. 弗朗西丝卡·莫利纳里（Francesca Molinari），2019年。"部分识别的计量经济学,"CeMMAP工作文件CWP25/19，财政研究所微观数据方法与实践中心。
    4. Toru Kitagawa&Sokbae Lee&Chen Qiu，2022年。"非线性后悔的治疗选择,"论文2205.08586，arXiv.org，2024年2月修订。
    5. 加贝罗、亚历山德拉和萨科斯、格雷森和塞鲁利、乔瓦尼，2023年。"面向数据驱动的项目设计：为开发项目提供最佳处理规则,"社会经济规划科学爱思唯尔，第89（C）卷。
    6. Firpo，Sergio&Galvao，Antonio F.&Kobus，Martyna&Parker，Thomas&Rosa-Dias，Pedro，2020年。"损失厌恶与政策干预的福利排序,"IZA讨论文件13176，劳动经济学研究所（IZA）。
      • 塞尔吉奥·菲波（Sergio Firpo）、安东尼奥·加尔沃（Antonio F.Galvao）、马蒂娜·科布斯（Martyna Kobus）、托马斯·帕克（Thomas Parker）和佩德罗·罗萨·迪亚斯（Pedro Rosa-Dias），2020年。"损失厌恶与政策干预的福利排序,"论文2004.08468，arXiv.org，2023年9月修订。
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    10. 查尔斯·曼斯基（Charles F.Manski），2021年。"决策的计量经济学：Haavelmo和Wald勾画的建立基础,"计量经济学《计量经济学协会》，第89卷（6），第2827-2853页，11月。
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    12. Raffaella Giacomini、Toru Kitagawa和Harald Uhlig，2019年。"模糊性下的估计,"CeMMAP工作文件CWP24/19，财政研究所微观数据方法与实践中心。
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    18. Anders Bredahl Kock和Martin Thyrsgaard，2017年。"最优序贯治疗分配,"论文1705.09952，arXiv.org，2018年8月修订。
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    20. Undral Byambadalai，2022年。"无基础福利收益的识别与推断,"论文2207.04314，arXiv.org。

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    关键词

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