文件名称：最优停止动态离散选择模型中折扣因子的简单而稳健的估计器-研究论文
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更新时间：2024-06-30 06:22:20
time preferences dynamic
我们为一类动态离散选择模型中的折扣因子提出了一个简单而稳健的两步估计器。 估计器遵循建设性的识别结果，包括一般的、时间可分离的折扣函数的新识别结果。 估计量是作为表现良好的样本矩条件的解而导出的，这些条件在折扣因子中是线性的，并且与效用函数无关。 因此，估计器易于实现，计算量小，并且与现有估计器相比，对从有限样本近似到未知效用函数的偏差具有鲁棒性。 在效用函数时间同质性的识别假设下，我们将估计量应用于抵押贷款违约数据。 我们将建议的估计器的性能与联合估计折扣因子和效用函数的替代两步估计器的性能进行比较。 结果表明，我们提出的估计器对有限样本近似偏差的鲁棒性及其计算简便性不一定以牺牲精度为代价。