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动态离散选择模型的贝叶斯估计

作者

上市的：
  • Susumu Imai公司
  • 尼拉姆监狱

    （北伊利诺伊大学经济学）

摘要

我们提出了一种新的无限时域动态离散选择模型的结构估计方法。我们将动态规划（DP）求解算法与贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗算法结合为一个单一的算法来解决DP问题并同时估计参数。因此，估计动态模型的计算负担与静态模型相当。我们算法的另一个特点是，即使每次解估计迭代时状态变量上的网格点数量很少，但有效网格点的数量会随着估计迭代次数的增加而增加。这就是我们如何帮助缓解“维度诅咒”的方法。我们模拟和估计了几个版本的简单进入和退出模型，以说明我们的方法。我们还证明了在标准条件下，无论初始值如何，参数都以概率收敛到真实的后验分布。版权所有2009 The Econometric Society。
（此摘要是从该项目的另一个版本中借来的。）

建议引用

  • Susumu Imai和Neelam Jain，2005年。"动态离散选择模型的贝叶斯估计,"2005年会议文件432，经济动力学会。
    • 手柄：RePEc：红色：sed005:432
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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