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Contenuto archiviato il 2024-06-18

Parsimony and operator methods for treatment of endogeneity and multiple sources of unobserved heterogeneity

Obiettivo

Unobserved heterogeneity and endogeneity are prevalent notions throughout econometrics. Most of the literature focuses on scalar unobserved heterogeneity. It implies strong restrictions on the heterogeneity of the behaviour of economic agents. This is the case in a binary treatment effect model where scalar unobserved heterogeneity and additive separability of the index in the selection equation are equivalent to the restrictive monotonicity assumption. Nonparametric random coefficients models allow for multiple sources of unobserved heterogeneity and are in line with structural economics. They are also benchmark nonseparable models and can be generalized in various ways. Due to unobserved heterogeneity, but also simultaneity or error in variables, structural models usually involve as well endogenous regressors.

Nonparametric models of unobserved heterogeneity and estimation by instrumental variables usually give rise to ill-posed inverse problems. High-dimensional methods are a new set of tools that are increasingly popular in econometrics and allow handling new data configurations with many more potential regressors than observations. They are based on convex relaxation, linear or conic programming ideas, or MCMC algorithms. When the model is well approximated by a parsimonious model where many coefficients are zero they can usually estimate the parameter as well as an oracle who would know the best sparse approximation. They also offer new tools for adaptive nonparametric estimation. Some recent developments are concerned with hidden structured sparsity (structural breakpoints or other patterns other than zeros). This research proposal is on the development of a general framework and new inference tools for flexible models – nonparametric or high-dimensional – with multiple sources of unobserved heterogeneity and endogeneity in various models from economics, in particular: programme evaluation, consumer demand, demand for differentiated products, games, etc.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

ERC-2013-StG
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Istituzione ospitante

FONDATION JEAN JACQUES LAFFONT,TOULOUSE SCIENCES ECONOMIQUES
Contributo UE
€ 911 388,00
Indirizzo
5E ETAGE, 1 ESP DE L'UNIVERSITE
31080 TOULOUSE
Francia

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Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

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