Nos últimos anos, o estimador proposto por Bajari, Benkard e Levin ('07) para jogos dinâmicos vem ganhando popularidade. É relativamente simples e é uma das únicas opções viáveis para estimar jogos dinâmicos com espaço de estado contínuo e variáveis de decisão contínuas. Já ouvi algumas pessoas preocupadas com o que realmente está identificando (possivelmente não com os parâmetros estruturais que deveria estar identificando).
Minha pergunta é tripla. 1) quais são as preocupações específicas sobre a identificação com a BBL, 2) quando elas (não) são importantes e 3) existe uma maneira de contornar os problemas de identificação sem ter que, digamos, aproximar o estado / ações como discretas.
Respostas:
Depois de procurar por um tempo, esta é a melhor resposta que posso encontrar até agora.
1) Um argumento formalizado para explicar por que a identificação pode se decompor no BBL é de Srisuma ('13) . Ele fornece dois exemplos específicos no apêndice online, onde a identificação é perdida devido ao uso de perturbações aditivas em vez de multiplicativas para construir funções de valor fora de equilíbrio (como sugerido no artigo original da BBL). Isso é indicativo de um problema mais amplo da BBL de que pode haver parâmetros fora de equilíbrio que satisfaçam o estimador de distância mínima da BBL.
2) Os dois exemplos dados no apêndice são bastante básicos e padrão (agente único e Cournot). Isso sugere que o fenômeno pode ser um problema em muitas / na maioria das aplicações.
3) Seja criativo com perturbações políticas. Embora Srisuma não mostre o benefício das perturbações multiplicativas sobre as aditivas em geral, os dois exemplos apresentados mostram que as perturbações multiplicativas podem melhorar o estimador. A formalização de perturbações ideais parece um bom lugar para futuras pesquisas.
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