論文の概要: Efficient Estimation in NPIV Models: A Comparison of Various Neural
Networks-Based Estimators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06763v2
- Date: Thu, 14 Oct 2021 15:07:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-15 10:44:25.430578
- Title: Efficient Estimation in NPIV Models: A Comparison of Various Neural
Networks-Based Estimators
- Title（参考訳）: NPIVモデルの効率的な推定:様々なニューラルネットワークに基づく推定器の比較
- Authors: Jiafeng Chen, Xiaohong Chen, Elie Tamer
- Abstract要約: 半非パラメトリックインスツルメンタル変数(NPIV)モデルにおけるニューラルネットワーク(ANN)の計算性能について検討する。
我々は予測の効率的な推定に焦点をあて、未知の関数を近似するためにANNを使用する。
複雑な設計における有限サンプル性能を比較する大規模なモンテカルロ実験を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4000007799304268
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We investigate the computational performance of Artificial Neural Networks
(ANNs) in semi-nonparametric instrumental variables (NPIV) models of high
dimensional covariates that are relevant to empirical work in economics. We
focus on efficient estimation of and inference on expectation functionals (such
as weighted average derivatives) and use optimal criterion-based procedures
(sieve minimum distance or SMD) and novel efficient score-based procedures
(ES). Both these procedures use ANN to approximate the unknown function. Then,
we provide a detailed practitioner's recipe for implementing these two classes
of estimators. This involves the choice of tuning parameters both for the
unknown functions (that include conditional expectations) but also for the
choice of estimation of the optimal weights in SMD and the Riesz representers
used with the ES estimators. Finally, we conduct a large set of Monte Carlo
experiments that compares the finite-sample performance in complicated designs
that involve a large set of regressors (up to 13 continuous), and various
underlying nonlinearities and covariate correlations. Some of the takeaways
from our results include: 1) tuning and optimization are delicate especially as
the problem is nonconvex; 2) various architectures of the ANNs do not seem to
matter for the designs we consider and given proper tuning, ANN methods perform
well; 3) stable inferences are more difficult to achieve with ANN estimators;
4) optimal SMD based estimators perform adequately; 5) there seems to be a gap
between implementation and approximation theory. Finally, we apply ANN NPIV to
estimate average price elasticity and average derivatives in two demand
examples.
- Abstract（参考訳）: 経済学における経験的研究に関連する高次元共変量の半非パラメトリックインストゥルメンタル変数(npiv)モデルにおける人工ニューラルネットワーク(anns)の計算性能について検討する。
我々は,期待関数(重み付き平均微分など)の効率的な推定と推定に焦点をあて,最適基準に基づく手順(最小距離またはSMD)と新しいスコアベース手順(ES)を用いる。
どちらの手順もアンを使って未知の関数を近似する。
次に,これら2種類の推定器を実装するための詳細な実践者のレシピを提供する。
これには、未知の関数(条件付き期待を含む)のチューニングパラメータの選択と、smdにおける最適重みの推定の選択と、es推定器で使用されるriesz表現器の両方が含まれる。
最後に、大規模な回帰器(最大13個の連続)と、様々な基礎となる非線形性と共変量相関を含む複雑な設計における有限サンプル性能を比較するモンテカルロ実験を行う。
結果から得られたいくつかの内容は以下のとおりである。
1) チューニングと最適化は特に非凸であるため微妙である。
2) ANNの様々なアーキテクチャは、私たちが考慮し、適切なチューニングを与えられた設計では重要でないように思われる。
3) ANN推定器では安定な推測がより困難である。
4) SMDに基づく最適推定器は、適切に動作する。
5) 実装理論と近似理論の間にはギャップがあるようである。
最後に、ANN NPIVを用いて、平均価格弾力性と平均デリバティブを2つの需要例で推定する。
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