論文の概要: An Adversarial Approach to Structural Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06169v3
• Date: Tue, 1 Nov 2022 02:49:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 23:49:32.998657
• Title: An Adversarial Approach to Structural Estimation
• Title（参考訳）: 構造推定への敵対的アプローチ
• Authors: Tetsuya Kaji, Elena Manresa, Guillaume Pouliot
• Abstract要約: 構造モデルに対する新しいシミュレーションに基づく逆推定法を提案する。 十分リッチな判別器により、逆数推定器は正しい仕様の下でパラメトリック効率を得ることを示す。 本手法を高齢者の貯蓄決定モデルに適用し,富裕層における貯蓄の重要源として探究動機を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5782420501870287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new simulation-based estimation method, adversarial estimation, for structural models. The estimator is formulated as the solution to a minimax problem between a generator (which generates simulated observations using the structural model) and a discriminator (which classifies whether an observation is simulated). The discriminator maximizes the accuracy of its classification while the generator minimizes it. We show that, with a sufficiently rich discriminator, the adversarial estimator attains parametric efficiency under correct specification and the parametric rate under misspecification. We advocate the use of a neural network as a discriminator that can exploit adaptivity properties and attain fast rates of convergence. We apply our method to the elderly's saving decision model and show that our estimator uncovers the bequest motive as an important source of saving across the wealth distribution, not only for the rich.
• Abstract（参考訳）: 構造モデルに対する新しいシミュレーションベース推定法である逆推定法を提案する。 推定器は、発電機(構造モデルを用いたシミュレーション観測を生成する)と判別器(観察がシミュレーションされているかどうかを分類する)の間のミニマックス問題の解として定式化される。 判別器は分類の精度を最大化し、生成器はそれを最小化する。 十分リッチな判別器により、逆推定器は正しい仕様の下ではパラメトリック効率を、誤特定下ではパラメトリック率を達成する。 我々は,適応性特性を活用し,収束速度の速い識別器としてニューラルネットワークの利用を提唱する。 本手法を高齢者の貯蓄意思決定モデルに適用し,富裕層だけでなく富裕層においても,富裕層に対する貯蓄の源泉として,その動機を明らかにする。

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