BBLによる識別

ここ数年、動的ゲーム用にBajari、Benkard、およびLevin（'07）が提案した推定者が人気を博しています。これは比較的単純であり、連続状態空間と連続決定変数の両方を使用して動的ゲームを推定するための唯一の実行可能なオプションの1つです。何人かから聞いたことがありますが、それが実際に何を特定しているのか（おそらく、それが特定しているはずの構造的パラメーターではない）のです。

私の質問は3つあります。1）BBLによる識別に関する具体的な懸念は何か、2）それらが重要な場合（重要でない場合）、および3）状態/アクションを離散として概算する必要なしに識別の問題を回避する方法があるか。

しばらく探してみたところ、これが今のところ私が思いつく最良の答えです。

1）識別がBBLの下で失敗する理由についての正式な議論は、Srisuma（'13）によるものです。彼はオンライン付録で2つの特定の例を示しています。元のBBL論文で提案されていたように、非平衡値関数を構築するために乗法摂動ではなく加法摂動を使用するために識別が失われます。これは、BBLの最小距離推定器を満たす非平衡パラメーターが存在する可能性があるというBBLのより広範な問題を示しています。

2）付録に記載されている2つの例は、どちらも非常に基本的で標準的です（単一エージェントとCournot）。これは、現象が多くの/ほとんどのアプリケーションで問題になる可能性があることを示唆しています。

3）政策の摂動を工夫する。Srisumaは一般に加法摂動よりも乗法の利点を示していませんが、与えられた2つの例は、乗法摂動が推定量を改善できることを示しています。最適な摂動を形式化することは、今後の研究に適しているようです。