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This paper examines the numerical properties of the nested fixed-point algorithm (NFP) using Monte Carlo experiments in the estimation of Berry, Levinsohn, and Pakes's (1995) random coefficient logit demand model. We find that in speed, convergence and accuracy, nested fixed-point (NFP) approach using Newton's method performs well like a mathematical programming with equilibrium constraints (MPEC) approach adopted by Dube, Fox, and Su (2012).
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Berry, S. / 1995 / Automobile Prices in Market Equilibrium / Econometrica 63 (4) : 841 ~ 890
Dub´e, J. P. / 2012 / Improving the Numerical Performance of BLP Static and Dynamic Discrete Choice Random Coefficients Demand Estimation / Econometrica 80 (5) : 2231 ~ 2267
Houde, J. / 2012 / Spatial Differentiation and Vertical Mergers in Retail Markets for Gasoline / American Economic Review 102 (5) : 2147 ~ 2182
Iskhakov, F. / 2016 / Constrained Optimization Approaches to Estimation of Structural Models: Comment / Econometrica 84 (1) : 365 ~ 370
Lee, J. / 2015 / A Computationally Fast Estimator for Random Coefficients Logit Demand Models Using Aggregate Data / RAND Journal of Economics 46 (1) : 86 ~ 102
Dub´e, J. P. / 2012 / Improving the Numerical Performance of BLP Static and Dynamic Discrete Choice Random Coefficients Demand Estimation / Econometrica 80 (5) : 2231 ~ 2267
Houde, J. / 2012 / Spatial Differentiation and Vertical Mergers in Retail Markets for Gasoline / American Economic Review 102 (5) : 2147 ~ 2182
Iskhakov, F. / 2016 / Constrained Optimization Approaches to Estimation of Structural Models: Comment / Econometrica 84 (1) : 365 ~ 370
Lee, J. / 2015 / A Computationally Fast Estimator for Random Coefficients Logit Demand Models Using Aggregate Data / RAND Journal of Economics 46 (1) : 86 ~ 102
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