Identification of unobserved distribution factors and preferences in the collective household model
集体家庭模型中不可观测分配因素与偏好的识别AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确围绕家庭随机效用模型、个人偏好、帕累托权重及反事实估计展开，直接属于微观结构识别与估计。
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集体家庭模型中不可观测分配因素与偏好的识别
- 研究问题
- 当家庭消费与资源分享选择含不可观测、非可分的异质性时，能否从观测选择分布识别个人偏好及家庭内的帕累托权重？
- 方法与思路
- 作者构建具有连续消费和分享选择的非参数集体随机效用模型，研究异质性向量的可逆性，再提出非参数两步估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出可逆性的充要条件，并识别个人偏好与帕累托权重；利用 LISS 面板估计有子女家庭劳动供给的个体反事实。
- 阅读关注点
- 应核对观测选择到不可观测异质性的映射、识别所需条件与归一化，以及个人偏好和权重如何用于劳动供给反事实。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断具体识别限制、估计实现或反事实可信范围；使用面板数据不等于已经说明面板识别机制。
原文摘要
This paper develops a non-parametric collective random utility model with a continuous choice of consumption and sharing. We allow for a heterogeneous population by introducing unobserved distribution factors and preferences that are non-separable in the stochastic household choice system. We provide necessary and sufficient conditions for invertibility with respect to the vector of unobserved heterogeneity. Further, we show non-parametric identification of each individual’s idiosyncratic preferences and Pareto weights from the distribution of observed choices. Based on this result we develop a non-parametric two-step estimation procedure and estimate individual counterfactuals in a collective labour supply model for households with children using the LISS panel.