계량경제학에서의 부분 식별

계량경제학 모델에서의 식별은 이전 가정과 데이터를 관련하여 관심 있는 매개변수에 대한 정보를 매핑합니다. 추론에 대한 부분 식별 접근법은 이 과정이 매개변수가 포인트 식별인지 아닌지의 이진 답변으로 이어져서는 안 된다고 인식합니다. 오히려 데이터를 고려할 때, 부분 식별 접근법은 다양한 가정의 정보 내용을 특성화하여 서로 다른 가정 집합에 기반한 여러 추정치를 제공하는 메뉴를 제공합니다. 이 중 일부는 타당하고 일부는 그렇지 않습니다. 물론, 더 많은 가정은 더 많은 정보를 제공하므로, 더 강한 결론을 내릴 수 있지만 더 많은 가정의 희생이 필요합니다. 부분 식별 접근법은 식별에 대한 보다 유동적인 관점을 옹호하며 따라서 경험적 연구자에게 관심 있는 매개변수에 대해 우리가 활용할 수 있는 정보 스펙트럼을 연구하는 데 도움이 되는 방법을 제공합니다. 이 접근법은 다양한 경험적 모델에서 도출된 결론을 투명한 방식으로 만들어진 가정 집합에 연결합니다. 이는 연구자들이 자신의 가정의 정보 내용을 검사하고 그들이 내린 추론에 미치는 영향을 분석할 수 있도록 합니다. 자연적으로 유한한 표본 크기와 함께, 이 접근법은 매개변수를 포인트 식별하지 않는 모델에서 샘플링 불확실성을 특성화하는 문제와 관련된 통계적 복잡성을 초래합니다. 따라서 새로운 추론 방법이 개발됩니다. 이러한 방법은 부분 식별된 매개변수에 대한 신뢰 구간과 매개변수 집합 또는 식별 가능한 집합에 대한 신뢰 영역을 구성합니다.