บัตรประจำตัวที่มี BBL

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาผู้ประเมินที่เสนอโดยBajari, Benkard และ Levin ('07)สำหรับเกมแบบไดนามิกได้รับความนิยม มันค่อนข้างตรงไปตรงมาและเป็นหนึ่งในตัวเลือกที่ทำงานได้สำหรับการประเมินเกมแบบไดนามิกที่มีพื้นที่รัฐต่อเนื่องและตัวแปรการตัดสินใจอย่างต่อเนื่อง แต่ฉันเคยได้ยินจากคนไม่กี่คนที่กังวลเกี่ยวกับสิ่งที่ระบุได้จริง ๆ (อาจไม่ใช่พารามิเตอร์เชิงโครงสร้างที่ควรระบุ)

คำถามของฉันคือสามเท่า 1) อะไรคือข้อกังวลเฉพาะเกี่ยวกับบัตรประจำตัวที่มี BBL, 2) เมื่อใดที่พวกเขาทำ (ไม่ใช่) มีความสำคัญและ 3) มีวิธีแก้ไขปัญหาการระบุโดยไม่ต้องพูดโดยประมาณรัฐ / การกระทำโดยสิ้นเชิง

หลังจากค้นหาไปซักพักแล้วนี่เป็นคำตอบที่ดีที่สุดที่ฉันสามารถทำได้

1) การโต้แย้งอย่างเป็นทางการว่าทำไมบัตรประจำตัวสามารถทำลายลงภายใต้ BBL จากSrisuma ('13) เขาให้สองตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจงในภาคผนวกออนไลน์ที่สูญเสียการระบุเนื่องจากการใช้สารเติมแต่งมากกว่าการก่อกวนแบบทวีคูณเพื่อสร้างฟังก์ชั่นค่าสมดุลย์นอกระบบ นี่เป็นข้อบ่งชี้ของปัญหาที่กว้างขึ้นกับ BBL ว่าอาจมีพารามิเตอร์ที่ไม่สมดุลกันซึ่งเป็นไปตามตัวประมาณค่าต่ำสุดของ BBL

2) ตัวอย่างสองตัวอย่างที่ให้ไว้ในภาคผนวกมีทั้งพื้นฐานและมาตรฐาน (ตัวแทนเดียวและ Cournot) สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าปรากฏการณ์นี้อาจเป็นปัญหาในแอปพลิเคชั่นส่วนใหญ่ / ส่วนใหญ่

3) มีความคิดสร้างสรรค์โดยมีการรบกวนนโยบาย แม้ว่า Srisuma จะไม่แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของการทวีคูณมากกว่าการก่อกวนโดยทั่วไป แต่ตัวอย่างทั้งสองแสดงให้เห็นว่าการก่อกวนหลายครั้งสามารถปรับปรุงตัวประมาณได้ การทำให้ยุ่งเหยิงที่ดีที่สุดในรูปแบบดูเหมือนเป็นสถานที่ที่ดีสำหรับการวิจัยเพิ่มเติม