Paper NBER: Estimaciones de modelos dinámicos de elección discreta en tiempo continuo.

Estimation of Dynamic Discrete Choice Models in Continuous Time -- by Peter Arcidiacono, Patrick Bayer, Jason R. Blevins, Paul B. Ellickson

This paper provides a method for estimating large-scale dynamic discrete choice models within a continuous time framework. An advantage of our model is that state changes occur sequentially, rather than simultaneously, avoiding a substantial curse of dimensionality that arises in multi-agent settings. Eliminating this computational bottleneck is the key to providing a seamless link between estimating the model and performing post-estimation counterfactuals. While recently developed two-step estimation techniques have made it possible to estimate large-scale problems, solving for equilibria remains computationally challenging. By modeling decisions in continuous time, we are able to take advantage of the recent advances in estimation while preserving a tight link between estimation and policy experiments. We address the most commonly encountered situation in empirical work in which only discrete-time data are available and the actual sequence of events that occur between two points in time is unobserved. We apply our techniques to examine the effects of Walmart's entry into the retail grocery industry, showing that even the threat of entry by Walmart has a substantial effect on market structure.

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Este artículo proporciona un método para la estimación de modelos dinámicos de elección discreta dentro de un marco de tiempo continuo. Una ventaja de nuestro modelo es que los cambios de estado tienen lugar secuencialmente, en lugar de simultáneamente, evitando una maldición de la dimensionalidad sustancial que surge en la configuración multi-agente. La eliminación de este cuello de botella computacional es la clave para proporcionar una conexión sin fisuras entre la estimación del modelo y realizar estimación post-contrafactuales. Aunque técnicas de estimación de dos pasos, recientemente desarrollados, han hecho posible estimar problemas a gran escala, la solución para el equilibrio permanece computacionalmente difícil. Mediante modelos en tiempo continuo, somos capaces de tomar ventaja de los avances recientes en la estimación del tiempo que se preserva un vínculo estrecho entre la estimación y los experimentos de política. Nos dirigimos a la situación más comúnmente encontrado en el trabajo empírico en el que sólo en tiempo discreto se dispone de datos y la secuencia real de los acontecimientos que se producen entre dos puntos en el tiempo no se observa. Aplicamos nuestras técnicas para examinar los efectos de la entrada de Wal-Mart en la industria de comestibles al por menor, demostrando que incluso la amenaza de la entrada de Wal-Mart tiene un efecto sustancial en la estructura del mercado.