予定表 -詳細情報-
| 件名 | WS 下津克己氏 |
| 開始日時 | 2009年 12月 17日 (木曜日) 16時30分 (GMT+09:00) |
| 終了日時 | 2009年 12月 17日 (木曜日) 18時00分 (GMT+09:00) |
| 場所 | 1号館401教室 |
| 詳細 | 【報告者】:下津克己（一橋大学経済学部教授） 【タイトル】:Sequential Estimation of Dynamic Programming Models 【場所】:1号館401教室 【概要】: 下津克己氏は一橋大学経済学部教授であり，長期記憶過程の時系列分析において重要な業績のある著名な研究者である．今回は動的計画法の解とみなされる時系列データを，そのバックグラウンドにあるエージェントの合理性や再帰的な期待構造を想定して，効率的に推定・分析する手法について解説していただく．合理的な期待形成に基礎をおいた計量経済学的手法に関わる本研究は， GLOPE２の研究の基礎となる。 概要：This paper develops a new computationally attractive procedure for estimating dynamic discrete choice models that is applicable to a wide range of dynamic programming models. The proposed procedure can accommodate unobserved state variables that (i) are neither additively separable nor follow generalized extreme value distribution, (ii) are serially correlated, and (iii) affect the choice set. Our estimation algorithm sequentially updates the parameter estimate and the value function estimate. It builds upon the idea of the iterative estimation algorithm proposed by Aguirregabiria and Mira (2002, 2007) but conducts iteration using the value function mapping rather than the policy iteration mapping. Its implementation is straightforward in terms of computer programming; unlike the Hotz-Miller type estimators, there is no need to reformulate a fixed point mapping in the value function space as that in the space of probability distributions. It is also applicable to estimate models with unobserved heterogeneity. We analyze the convergence property of our sequential algorithm and derive the conditions for its convergence. We develop an approximated procedure which reduces computational cost substantially without deteriorating the convergence rate. We further extend our sequential procedure for estimating dynamic programming models with an equilibrium constraint, which include dynamic game models and dynamic macroeconomic models. |
| カテゴリー | ワークショップ・セミナー |
