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... bedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. ABSTRACT Estimation of Dynamic Discrete Choice Models by Maximum Likelihood and the Simulated Method of Moments * We compare the performance of maximum likelihood (ML) and simulated method of moments (SMM) estimation for dynamic discrete choice models. We construct and estimate a simplified dynamic structural model of education that captures some basic features of educational choices in the United States in the 1980s and early 1990s. We use estimates from our model to simulate a synthetic dataset and assess the ability of ML and SMM to recover the model parameters on this sample. We investigate the performance of alternative tuning parameters for SMM. JEL Classification: C13, C15, C35, I21 * We thank George Yates for numerous valuable comments, for excellent computational assistance in developing the maximum likelihood estimator used in this paper, and for assisting in the study of accuracy bounds for the computational algorithm. We thank Edward Sung and Jake Torcasso for their outstanding research assistance. We have benefited greatly from comments received from