गतिशील विवेकाधीन विकल्पों के सीमित मिश्रण मॉडल की गैर-पैरामीट्रिक पहचान

गतिशील विवेकाधीन विकल्प विश्लेषण में, अप्रयुक्त विषमता के लिए नियंत्रण एक महत्वपूर्ण मुद्दा है, और सीमित मिश्रण मॉडल इसे ध्यान में रखने के लिए लचीले तरीके प्रदान करते हैं। यह पत्र गतिशील विवेकाधीन विकल्पों के सीमित मिश्रण मॉडलों में प्रकार संभावनाओं और प्रकार-विशिष्ट घटक वितरण की गैर-पैरामीट्रिक पहचान का अध्ययन करता है। हम विभिन्न सीमित मिश्रण मॉडलों के लिए गैर-पैरामीट्रिक पहचान के लिए पर्याप्त शर्तें निकालते हैं जो विभिन्न मार्कोव गुण, स्थिरता, और संक्रिया प्रक्रिया में प्रकार-रहित होने की धारणाओं के तहत अनुप्रयोग कार्य में उपयोग की जाती हैं। पहचान के महत्वपूर्ण निर्धारकों के रूप में तीन तत्व उभरते हैं: पैनल डेटा का समय-आयाम, उपभेदों के उठाने वाली मानों की संख्या, और उपभेदों में परिवर्तनों के प्रति विभिन्न प्रकारों की प्रतिक्रिया की विषमता। उदाहरण के लिए, एक सरल मामले में जहां संक्रमण कार्य प्रकार-रहित है, पहचान के लिए T = 3 का समय-आयाम पर्याप्त है, बशर्ते उपभेदों के उठाने वाली मानों की संख्या प्रकारों की संख्या से कम न हो और उपभेदों में परिवर्तनों के कारण प्रकारों में विकल्प संभावनाओं में पर्याप्त विषम विविधताएँ उत्पन्न होती हैं। पहचान तब भी प्राप्त होती है जब राज्य निर्भरता मौजूद होती है यदि मॉडल स्थिर पहले-क्रम मार्कोवियन है और पैनल में एक मध्यम समय-आयाम (T 6) है।