| edoc-Server der Humboldt-Universität zu Berlin |
| Autor(en): | Rosa Bernardini Papalia | Titel: | Modeling the Learning from Repeated Samples – a Generalized Cross Entropy Approach |
| Erscheinungsjahr: | 2003 |
| Erschienen in: |
Sonderforschungsbereich 373: Quantification and Simulation of Economic Processes 29 (SFB 373 Papers) ISSN: 1436-1086 |
| Volltext: | pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10050297) |
| Fachgebiet(e): | Wirtschaft |
| Schlagwörter (eng): | Generalized Maximum Entropy, Generalized Cross Entropy, Repeated Samples, Microeconometric models |
| Herausgeber: | Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät |
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Endnote Bibtex |
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| Abstract (eng): | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In this study we illustrate a Maximum Entropy (ME) methodology for modeling incomplete information and learning from repeated samples. The basis for this method has its roots in information theory and builds on the classical maximum entropy work of Janes (1957). We illustrate the use of this approach, describe how to impose restrictions on the estimator, and how to examine the sensitivity of ME estimates to the parameter and error bounds. Our objective is to show how empirical measures of the value of information for microeconomic models can be estimated in the maximum entropy view. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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