다양한 선택 모델의 식별과 잠재적 특수 공변량을 이용한 추정
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📝 원문 정보
- Title: Identification and estimation of multinomial choice models with latent special covariates
- ArXiv ID: 1811.05555
- 발행일: 2022-03-23
- 저자: Nail Kashaev
📝 초록 (Abstract)
다항 선택 모델의 식별은 종종 전체 지원을 가진 특수 공변량을 사용하여 이루어집니다. 본 논문에서는 모든 공변량이 유한 범위 내에 있을 때 이러한 식별 결과를 다항 선택 모델의 큰 범주로 확장하는 방법을 보여줍니다. 또한 모델의 유한 차원 매개변수에 대한 새로운 $\sqrt{n}$-일관되고 점근 정규 분포 추정자를 제공합니다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
This paper addresses the challenge of identifying multinomial choice models when covariates are bounded rather than having full support. Typically, identification in these models relies on special covariates that span a wide range, but this is not always feasible with real-world data where covariates might be limited to certain ranges. The author presents an innovative approach to extend the established identification methods for multinomial choice models to cases where all covariates are within bounded limits. This involves developing a new estimator for model parameters that maintains $\sqrt{n}$-consistency and asymptotic normality, even under these constraints.The significance of this work lies in its practical applications across fields like economics and social sciences, where accurate modeling and interpretation of discrete outcomes are crucial. By solving the identification problem within bounded covariate spaces, it offers a robust framework for researchers to rely on when dealing with real-world datasets that do not meet the ideal assumptions often required by theoretical models.
📄 논문 본문 발췌 (Translation)
Reference
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저작권은 원저자에게 있으며, 인류 지식 발전에 기여한 연구자분들께 감사드립니다.