文件名称：用于动态模型估计的自适应网格-研究论文
文件大小：1.42MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 18:51:09
Dynamic discrete choice models
本文开发了一种使用 NFXP (Rust, 1987) 或 MPEC (Su and Judd, 2012) 在动态模型估计中灵活调整值函数近似值插值网格的方法。 由于 MPEC 要求将值函数逼近的网格结构硬编码到约束中，因此不能应用迭代节点插入来细化网格； 对于 NFXP，通过（迭代地）插入新的网格节点来适应网格通常会导致不连续的似然函数。 因此，我们展示了如何通过移动节点来不断地适应网格，这种技术被称为 r 适应。 我们演示了如何基于平衡误差原则获得最佳网格，并通过对似然最大化问题加入额外的约束来实现这种方法。 该方法应用于两个模型：（i）公交车引擎更换模型（Rust，1987），修改为具有连续里程状态，以及（ii）使用来自最大用户 SoundCloud 的原始数据的内容消费动态模型- 在音乐领域生成内容网络。