Essays in Econometrics, Industrial Organization, and Technology
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in machine learning (ML) have facilitated the development of new methodologies to estimate structural economic models. This thesis contributes to the existing literature by developing new methodologies that combine Bayesian statistics with ML for structural model estimation and inference. In Chapter 1, I develop a model of the short-term accommodations market in Austin, Texas on Airbnb using Bayesian Neural Networks and simulate the effect of allowing platform fees to vary with consumer demand. I find that scaling fees with demand could have earned Airbnb an additional 10% in revenue over the period 2015-2019. In Chapter 2, I develop a method to estimate a first price sealed bid auction model using less observable data than what has conventionally been considered necessary. By combining a Bernstein polynomial with a Metropolis-Hastings sampler, I obtain point estimates and credible intervals on all primitives. Chapter 3 is joint work with my supervisor Martin Burda. We develop a statistical method to impose functional shape constraints on functions modeled by a flexible neural network that incorporates uncertainty inherent in the network structure. Further, we develop a method of architectural learning which enables simultaneous estimation via MCMC of both the network parameters and architecture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».