Identificación con BBL

Question

En los últimos años, el estimador propuesto por Bajari, Benkard y Levin ('07) para juegos dinámicos ha ido ganando popularidad. Es relativamente sencillo y es una de las únicas opciones viables para estimar juegos dinámicos con espacio de estado continuo y variables de decisión continuas. Sin embargo, he oído a algunas personas preocuparse por lo que realmente está identificando (posiblemente no los parámetros estructurales que se supone que está identificando).

Mi pregunta es triple 1) cuáles son las preocupaciones específicas sobre la identificación con BBL, 2) cuándo (no) importan, y 3) hay una manera de evitar los problemas de identificación sin tener que, digamos, aproximar el estado/las acciones como discretas.

Answer 1

Después de buscar un rato, esta es la mejor respuesta que he encontrado hasta ahora.

1) Un argumento formalizado de por qué la identificación podría romperse bajo la BBL es de Srisuma ('13) . Da dos ejemplos concretos en el apéndice en línea donde la identificación se pierde por utilizar perturbaciones aditivas en lugar de multiplicativas para construir funciones de valor fuera del equilibrio (como se sugería en el documento original de BBL). Esto es indicativo de un problema más amplio con el BBL, ya que podría haber parámetros fuera de equilibrio que satisfagan el estimador de distancia mínima del BBL.

2) Los dos ejemplos que se dan en el apéndice son bastante básicos y estándar (agente único y Cournot). Esto sugiere que el fenómeno podría ser un problema en muchas/la mayoría de las aplicaciones.

3) Sea creativo con las perturbaciones políticas. Aunque Srisuma no muestra el beneficio de las perturbaciones multiplicativas sobre las aditivas en general, el par de ejemplos dados muestran que las perturbaciones multiplicativas podrían mejorar el estimador. Formalizar las perturbaciones óptimas parece un buen lugar para seguir investigando.