讲座主题：基于时间和信息集假设的结构模型识别不足

主讲嘉宾：苏应俊，暨南大学经济与社会研究院副教授

讲座时间：2020年11月4日（周三），下午2:00-5:00

讲座地点：腾讯会议ID：758 906 300

嘉宾简介：苏应俊，暨南大学经济与社会研究院副教授，匹兹堡大学经济学博士。研究领域：产业组织，发展。曾在Review of Economics and Statistics、Journal of Applied Econometrics等国际权威期刊发表论文。主持一项国家自然科学基金青年项目。参与广东省制造业企业全要素调查。

内容摘要：文章重新研究了结构模型中基于时间和信息集假设的识别，且已运用于生产函数、需求方程和特征价格模型（例如Olley和Pakes（1996）、Blundell和Bond（2000））。首先，文章用这些假设证明了一个普遍的识别不足问题，并用一个简单的Blundell Bond动态面板模型来说明这一点。特别是，基本矩条件可以产生多个离散解：一个是在主方程中的持久性参数产生，另一个是在控制回归量的持久性参数产生。其次，文章用符号约束和增广矩阵方法提出了可能解决方案。文章阐释了方法的识别，并提出了一个一致的估计程序。文章使用蒙特卡洛模型来说明识别不足问题，以及所提出的估计量的有限样本性。最后，文章证明了在回归量的很多替代模型中都存在这一问题，但在某些模型中，在更强假设下，问题就消失了。