不完整模型中基于支撑与时刻限制的识别与反事实分析
计量经济学
2026-03-10 v1
摘要
本文发展了一种用于不完整模型中反事实分析的统一识别框架，模型以支撑限制和时刻限制为特征。我证明了识别结构参数并进行反事实分析是等价任务。通过将反事实限制嵌入增强的结构模型规范，本方法绕过了传统的“估计后模拟”工作流程以及来自具有集合预测模型的模拟需求。为使该方法可操作，我将锐利识别结果扩展到支撑函数方法，超越了锐利随机集合表征中施加的可积分有界性条件，该条件在经济学相关的反事实分析中可能被违反。在最低正则性条件下，我证明了支撑函数方法对于识别集的时刻闭合保持锐利。此外，我引入一种不可约性条件，要求所有支撑含义都要明确。我展示了对于不可约模型，识别集及其时刻闭合在有限样本中在统计上不可区分。总而言之，这些结果正当化了在传统锐利性失败的反事实情境中使用支撑函数方法，并阐明了支撑限制和时刻限制在实践中的不同作用。
引用
@article{arxiv.2603.07722,
title = {Identification and Counterfactual Analysis in Incomplete Models with Support and Moment Restrictions},
author = {Lixiong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.07722},
year = {2026}
}