Косвенный вывод

Косвенный вывод — это основанный на моделировании метод оценки параметров экономических моделей . Это вычислительный метод определения приемлемых параметров макроэкономической модели в обстоятельствах, когда имеющиеся данные слишком объемны или непригодны для формального моделирования.

Приближенные байесовские вычисления можно понимать как своего рода байесовскую версию косвенного вывода.

Основная идея

Учитывая набор данных реальных наблюдений и генеративную модель с параметрами $\theta$ для которого невозможно легко найти функцию правдоподобия.Тогда можно задаться вопросом, какой выбор параметров $\theta$ могло бы породить наблюдения.Поскольку оценка максимального правдоподобия не может быть выполнена, косвенный вывод предлагает использовать (возможно, неверно указанную ) вспомогательную модель. ${\hat {y}}_{{\text{aux}},\phi }$ к наблюдениям, в результате чего будет получен набор вспомогательных параметров модели $\phi _{\text{obs}}$ после примерки. Это делается неоднократно для вывода генеративной модели для разных $\theta$. Затем мы ищем подобранную модель с параметрами $\phi _{\text{gen}}(\theta ^{*})\approx \phi _{\text{obs}}$ так что порождающий процесс с параметрами $\theta ^{*}$ могло бы породить наблюдения.Используя вспомогательную модель в качестве посредника, косвенный вывод позволяет оценить параметры генеративной модели, даже если функция правдоподобия труднодоступна. Этот метод может быть особенно полезен в ситуациях, когда традиционные методы оценки неосуществимы или вычислительно невозможны.

См. также

• Метод моделируемых моментов

Литература

• Дрованди, Кристофер К. «Азбука и косвенный вывод». Справочник по приближенным байесовским вычислениям (2018): 179-209. https://arxiv.org/abs/1803.01999