Count Data Models With Heterogeneous Peer Effects Under Rational Expectations
理性预期下具有异质同伴效应的计数数据模型AI 解读 ↓
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理性预期下具有异质同伴效应的计数数据模型
- 研究问题
- 对课外活动参与等计数结果，如何在理性预期下建模群体间异质同伴效应，并利用网络结构区分同伴影响与其他相关性？
- 方法与思路
- 作者建立按可观测特征允许群体异质性的计数响应模型，以存在并非直接朋友的朋友之朋友为识别条件，并采用嵌套伪似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称线性模型中的网络识别条件可扩展到广泛非线性模型；学生应用显示女性对同伴更敏感，并提及用于实现模型的 R 包。
- 阅读关注点
- 应核对理性预期的均衡定义、网络识别条件之外的限制及非线性扩展范围，并检查嵌套伪似然的收敛与性别差异推断。
- 阅读边界
- 仅依据给定 Crossref 版本摘要。网络形成、未观测共同因素和均衡条件未说明，不能认为朋友之朋友条件单独保证识别；软件未核验。
原文摘要
ABSTRACT This paper develops a peer effect model for count responses under rational expectations. The model accounts for heterogeneity in peer effects across groups based on observed characteristics. Identification is based on the linear model condition that requires the presence of friends of friends who are not direct friends. I show that this identification condition extends to a broad class of nonlinear models. Parameters are estimated using a nested pseudo‐likelihood approach. An empirical application to students' extracurricular participation reveals that females are more responsive to peers than males. An easy‐to‐use R package, CDatanet, is available for implementing the model.