Metod för simulerade moment

Inom ekonometri är metoden för simulerade moment (MSM) (även kallad simulerade moment ) en strukturell uppskattningsteknik introducerad av Daniel McFadden . Den utökar den generaliserade metoden för moment till fall där teoretiska momentfunktioner inte kan utvärderas direkt, till exempel när momentfunktioner involverar högdimensionella integraler . MSM:s tidigaste och huvudsakliga tillämpningar har varit forskning inom industriell organisation , efter dess utveckling av Ariel Pakes , David Pollard och andra, även om tillämpningar inom konsumtion växer fram. Även om metoden kräver att användaren specificerar fördelningen från vilken simuleringarna ska hämtas, kan detta krav mildras genom att använda en entropimaximerande fördelning.

GMM vs MSM

• ${\hat {\beta }}_{GMM}=\operatörsnamn {argmin} \,m(x,\beta )'Wm(x,\beta )$ ,

där $m(x,\beta )$ är momentvillkoret och W är en matris. Att använda den optimala W-matrisen leder till en effektiv estimator.

• ${\hat {\beta }}_{MSM}=\operatörsnamn {argmin} \,{\hat { m}}(x,\beta )'W{\hat {m}}(x,\beta )$ ,

där ${\hat {m}}(x,\beta )$ är det simulerade momenttillståndet och ${\ displaystil E[{\hat {m}}(x,\beta )]=m(x,\beta )}$

MSM vs indirekt slutledning

MSM är ett specialfall av indirekt inferens . Medan indirekt slutledning gör det möjligt för forskaren att använda vilken som helst av funktionerna i urvalsstatistiken som en grund för jämförelse av moment och data, gäller namnet MSM endast när denna statistik är moment av data, dvs. medelvärden, över urvalet av funktioner som definierats för en ett enda provelement.