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Computing moment inequality models using constrained optimization

机译：计算时刻不等式模型使用受限优化

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Inference for moment inequality models is computationally demanding and often involves time-consuming grid search. By exploiting the equivalent formulations between unconstrained and constrained optimization, we establish new ways to compute the identified set and its confidence set in moment inequality models that overcome some of these computational hurdles. In simulations, using both linear and nonlinear moment inequality models, we show that our method significantly improves the solution quality and save considerable computing resources relative to conventional grid search. Our methods are user-friendly and can be implemented using a variety of canned software packages.
机译：推断时刻不等式模型是计算要求的，并且往往涉及耗时的网格搜索。 通过利用无关紧要和约束优化之间的等效配方，我们建立了计算所确定的集合的新方法及其在克服这些计算障碍中一些的瞬间不等式模型中的信心。 在模拟中，使用线性和非线性时刻不等式模型，我们表明我们的方法显着提高了解决方案质量，并相对于传统网格搜索节省了相当大的计算资源。 我们的方法是用户友好的，可以使用各种罐装软件包来实现。

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