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Likelihood Approximation for Discrete Choice Models with Sparse Grids

Subject Area Statistics and Econometrics
Mathematics
Term from 2015 to 2018
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 271826097
 
Final Report Year 2020

Final Report Abstract

In dem Forschungsprojekt wurden numerische Verfahren entwickelt und untersucht, inwiefern diese geeignet sind, Approximationsprobleme zu lösen, die in vielen ökonometrischen Schätzungen relevant sind. Eines der Hauptziele dieses Projektes war, theoretische Eigenschaften der auf diesen Verfahren beruhenden Schätzer abzuleiten. Es hat sich gezeigt, dass numerische Integrationsverfahren für diese Anwendungen sehr positive theoretische Eigenschaften haben können, insbesondere hohe Konvergenzraten, die eine Reduktion des Rechenaufwandes bei den untersuchten Schätzern ermöglicht. Diese Eigenschaften werden dabei erkauft durch etwas stärkere Anforderungen an das Schätzproblem im Vergleich zu einfachen simulationsbasierten Schätzern, insbesondere was die Glattheit der Zielfunktion betrifft. Diese theoretischen Eigenschaften bestätigen sich auch in unterschiedlichen Anwendungen sowohl mit simulierten als auch mit realen Datensätzen. Die hier entwickelten und untersuchten Methoden wurden für methodische und empirische Forscher frei zugänglich gemacht in der R-Softwarebibliothek mvQuad.

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