比较了最大似然估计法和模拟矩估计法在动态离散选择模型中的性能。我们构建并估计了一个简化的教育动态结构模型，该模型捕捉了20世纪80年代和90年代初美国教育选择的一些基本特征。我们使用来自我们的模型的估计值来模拟一个合成数据集，并评估ML和SMM在这个样本上恢复模型参数的能力。我们研究了SMM备选调优参数的性能。