Global identification of risk preferences with revealed preference data
利用显示偏好数据识别风险偏好的全局问题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：摘要直接分析风险偏好、风险环境与生产结构之间的设定识别，并讨论结构参数估计的解释，因此对应结构估计方向。
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利用显示偏好数据识别风险偏好的全局问题
- 研究问题
- 即使给定模型中的风险偏好参数可以识别，显示偏好数据能否进一步区分风险偏好与价格风险、生产风险及生产结构的不同设定？
- 方法与思路
- 作者区分参数识别与全局识别，分析风险下生产的一阶条件如何容许多组替代设定，并推导对均值—方差估计的含义。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，对风险或生产结构施加任意设定会决定与数据相容的风险偏好形式；增加观测数量无法解决所讨论的全局识别问题。
- 阅读关注点
- 应核对全局识别的定义、不同设定之间如何形成观测等价、结论所覆盖的模型类别，以及均值—方差分析受到哪些限制。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确认等价构造的条件或可恢复识别的额外信息；结论不宜扩展为所有风险偏好模型都不可识别。
原文摘要
The concept of parameter identification (for a given specification) is differentiated from global identification (which specification is right). First-order conditions for production under risk are shown to admit many alternative specification pairs representing risk preferences and either perceived price risk, production risk, or the deterministic production structure. Imposing an arbitrary specification on any of the latter three determines which risk preference specification fits a given dataset, undermining global identification even when parameter identification is suggested by typical statistics. This lack of identification is not relaxed by increasing the number of observations. Critical implications for estimation of mean-variance specifications are derived.