Two-step estimation of network-formation models with incomplete information
不完全信息网络形成模型的两步估计AI 解读 ↓
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不完全信息网络形成模型的两步估计
- 研究问题
- 如何估计连接决策同时依赖主体属性和内生网络结构的不完全信息博弈，并在仅观察一个网络时进行统计推断？
- 方法与思路
- 作者把网络形成建模为同时行动的不完全信息博弈，在观测等价主体采取相同事前策略的对称均衡下构造两步估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法推广了双边关系回归，可纳入依赖网络的内生解释变量，并在主体数增长下支持单网络推断；应用于印度乡村信任网络。
- 阅读关注点
- 应核对对称均衡与模型识别的关系、两步估计所用对象，以及网络依赖下的渐近序列、标准误和计算实现。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，未核对全文或其他版本；摘要未说明均衡唯一性、完整识别条件和实证数值，不能推广至任意网络形成过程。
原文摘要
We model network formation as a simultaneous game of incomplete information, allowing linking decisions to depend on the structure of the network as well as the attributes of agents. When the data is rationalized by a symmetric equilibrium, meaning observationally equivalent agents choose the same ex-ante strategies, the model can be estimated using a computationally simple two-step estimator. We derive its asymptotic properties under a sequence of models sending the number of agents to infinity, which enables inference with only a single network observation. Our procedure generalizes dyadic regression, allowing the latent index to be a function of endogenous regressors that depend on the network. We apply the estimator to study trust networks in rural Indian villages.