估计完全信息离散博弈：让Logit重回博弈
计量经济学
2025-10-02 v5
摘要
估计完全信息离散博弈常因部分识别与缺乏闭式矩刻画而计算困难。本文提出计算易处理的估计与推断方法，消除了均衡枚举、数值模拟与网格搜索带来的计算负担。针对无序与有序行动博弈，我分别构造了由有限个广义似然条件矩不等式刻画的识别集，在标准logit不可观测项假设下，这些不等式关于结构模型参数（的子向量）是凸的。我通过模拟与实证例子表明，所提方法生成的识别集具有信息量，且可比现有估计方法快数个数量级。
引用
@article{arxiv.2205.05002,
title = {Estimating Discrete Games of Complete Information: Bringing Logit Back in the Game},
author = {Paul S. Koh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.05002},
year = {2025}
}