Buchumschlag

Nested Pseudo-GMM Estimation of Demand for Differentiated Products

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Aguirregabiria, Victor, Liu, Hui, Luo, Yao
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Econometrics 65C60, 65K05, 62F12
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Central Limit Theorem for the $σ$-antithetic multilevel Monte Carlo method
von: Alaya, Mohamed Ben, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Inverse Probability Weighting: from Survey Sampling to Evidence Estimation
von: Datta, Jyotishka, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Taylor Approximation Variance Reduction for Approximation Errors in PDE-constrained Bayesian Inverse Problems
von: Nicholson, Ruanui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Solving the Poisson equation using coupled Markov chains
von: Douc, Randal, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Multiscale Perspective on Maximum Marginal Likelihood Estimation
von: Akyildiz, O. Deniz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Goal oriented optimal design of infinite-dimensional Bayesian inverse problems using quadratic approximations
von: Neuberger, J. Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large sample scaling analysis of the Zig-Zag algorithm for Bayesian inference
von: Agrawal, Sanket, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Asynchronous Distributed ECME Algorithm for Matrix Variate Non-Gaussian Responses
von: Liu, Qingyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Surrogate-Based Bayesian Inference: Uncertainty Quantification and Active Learning
von: Roberts, Andrew Gerard, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On sample complexity for covariance estimation via the unadjusted Langevin algorithm
von: Nakakita, Shogo
Veröffentlicht: (2026)

Optimal design of large-scale nonlinear Bayesian inverse problems under model uncertainty
von: Alexanderian, Alen, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Nested importance sampling for Bayesian inference: error bounds and the role of dimension
von: González, Fabián, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Novel Theoretical Framework for Exponential Smoothing
von: Bernardi, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Magnus Methods for Stochastic Delay-Differential Equations
von: Griggs, Mitchell T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Smoothed Quantile Regression
von: Liu, Bingqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Truncated sequential guaranteed estimation for the Cox-Ingersoll-Ross models
von: Alaya, Mohamed Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mixture-Weighted Ensemble Kalman Filter with Quasi-Monte Carlo Transport
von: Klebanov, Ilja, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FlexTrace: Exchangeable Randomized Trace Estimation for Matrix Functions
von: Madhavan, Madhusudan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multilevel Markov Chain Monte Carlo with likelihood scaling for Bayesian inversion with high-resolution observations
von: Vanmechelen, Pieter, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Shifted Matrix-Sign Reflectors for Prescribed-Index Eigenspace Reflection
von: Zhao, Jin
Veröffentlicht: (2026)

Optimal Sensor Placement in Gaussian Processes via Column Subset Selection
von: Chen, Jessie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Perfect Clustering in Nonuniform Hypergraphs
von: Chan, Ga-Ming Angus, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian D-Optimal Experimental Designs via Column Subset Selection
von: Eswar, Srinivas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian experimental design: grouped geometric pooled posterior via ensemble Kalman methods
von: Yang, Huchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A control-oriented approach to optimal sensor placement
von: Madhavan, Madhusudan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stochastic $p$th root approximation of a stochastic matrix: A Riemannian optimization approach
von: Durastante, Fabio, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On theoretical guarantees and a blessing of dimensionality for nonconvex sampling
von: Chak, Martin
Veröffentlicht: (2024)

A Multi-fidelity Estimator of the Expected Information Gain for Bayesian Optimal Experimental Design
von: Coons, Thomas E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Localized Schrödinger Bridge Sampler
von: Gottwald, Georg A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stable generative modeling using Schrödinger bridges
von: Gottwald, Georg A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter Estimation in Stochastic Differential Equations via Wiener Chaos Expansion and Stochastic Gradient Descent
von: Delgado-Vences, Francisco, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Inference From Random Restarts
von: Nehzati, Moeen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Propagation of Input Tail Uncertainty in Rare-Event Estimation: A Light versus Heavy Tail Dichotomy
von: Huang, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Continuous-discrete smoothing of diffusions
von: Mider, Marcin, et al.
Veröffentlicht: (2017)

An NPDo Approach for Principal Joint Block Diagonalization
von: Li, Ren-Cang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An NPDo Approach for Principal Joint SVD-type Block Diagonalization
von: Li, Ren-Cang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multifidelity sensor placement in Bayesian state estimation problems
von: Ramon, Gabriela, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EnKSGD: A Class Of Preconditioned Black Box Optimization And Inversion Algorithms
von: Irwin, Brian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Filtering and 1/3 Power Law for Optimal Time Discretisation in Numerical Integration of Stochastic Differential Equations
von: Vladimirov, Igor G.
Veröffentlicht: (2025)

Mean--Variance Risk-Aware Bayesian Optimal Experimental Design for Nonlinear Models
von: Shen, Wanggang, et al.
Veröffentlicht: (2026)