Структурная оценка - Structural estimation

Структурная оценка метод оценки глубоких «структурных» параметры теоретических экономические модели. Термин унаследован от модель одновременных уравнений. В этом смысле «структурная оценка» противопоставляется «оценке в сокращенной форме», которая представляет собой статистическую взаимосвязь между наблюдаемыми переменными.[1]

Различие между структурным параметром и параметром приведенной формы было формализовано в работе Фонд Коулза.[1] Структурный параметр также называется «политически инвариантным», тогда как значение параметра сокращенной формы может зависеть от экзогенно определенных параметров, установленных лицами, определяющими государственную политику. Различие между структурной оценкой и оценкой сокращенной формы в рамках «микроэконометрики» связано с Критика Лукаса сокращенных прогнозов макроэкономической политики.

Первоначальное различие между структурой и сокращенной формой было между лежащей в основе системой и прямой связью между наблюдаемыми, подразумеваемыми системой. Различные комбинации структурных параметров могут означать одни и те же параметры сокращенной формы, поэтому структурная оценка должна выходить за рамки прямой зависимости между переменными.[1][2]

Многие экономисты теперь используют термин «сокращенная форма» для обозначения статистической оценки без ссылки на конкретную экономическую модель. Например, регресс часто называют уравнением сокращенной формы, даже если никакая стандартная экономическая модель не может генерировать его как отношение сокращенной формы между переменными.

Эти противоречивые различия между структурной оценкой и оценкой в ​​сокращенной форме возникли из-за возрастающей сложности экономической теории с момента формализации оценки одновременных уравнений. Структурная модель часто включает в себя последовательное принятие решений в условиях неопределенности или стратегической среды, когда имеют значение представления о действиях других агентов. Параметры таких моделей оцениваются не регрессионным анализом, а нелинейными методами, такими как обобщенный метод моментов, максимальная вероятность, и косвенный вывод. Уменьшенная форма таких моделей может привести к регрессионной зависимости, но часто только для особых или тривиальных случаев структурных параметров.

Смотрите также

Примечания

  1. ^ а б c Рейсс и Волак 2007.
  2. ^ Кин 2010.

Рекомендации

  • Ангрист, Джошуа Д.; Пишке, Йорн-Штеффен (2010). "Революция достоверности в эмпирической экономике: как лучший дизайн исследования устраняет недостаток эконометрики" (PDF). Журнал экономических перспектив. Американская экономическая ассоциация. 24 (2): 3–30. Дои:10.1257 / jep.24.2.3. ISSN  0895-3309.CS1 maint: ref = harv (связь)
  • Кин, Майкл П. (2010). «Структурный и атеоретический подходы к эконометрике». Журнал эконометрики. Elsevier BV. 156 (1): 3–20. Дои:10.1016 / j.jeconom.2009.09.003. ISSN  0304-4076.CS1 maint: ref = harv (связь)
  • Рейсс, Питер С .; Волак, Франк А. (2007). «Глава 64 Структурное эконометрическое моделирование: обоснование и примеры из промышленной организации». Справочник по эконометрике. Эльзевир. Дои:10.1016 / с1573-4412 (07) 06064-3. ISBN  978-0-444-50631-3. ISSN  1573-4412.CS1 maint: ref = harv (связь)
  • Ржавчина, Джон (2014). «Пределы вывода с помощью теории: обзор Вулпина (2013)». Журнал экономической литературы. Американская экономическая ассоциация. 52 (3): 820–850. Дои:10.1257 / jel.52.3.820. ISSN  0022-0515.CS1 maint: ref = harv (связь)