Combining stated and revealed preferences
结合陈述偏好与显示偏好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：摘要直接结合假设情景与实际选择进行需求估计，并恢复或界定因果效应，因此对应选择研究与因果推断两个方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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结合陈述偏好与显示偏好
- 研究问题
- 研究假设情景中的陈述选择能否帮助识别实际选择的反事实效应，以及陈述与实际选择数据无法匹配时能获得哪些因果界限。
- 方法与思路
- 作者利用陈述选择识别个体未观测异质性分布，在该异质性构成内生性来源时调整实际需求估计，并为未匹配数据推导界限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称匹配信息可支持需求函数中的因果效应恢复，未匹配数据仍可得到数据组合界限，并提供界限的自助推断及模拟评估。
- 阅读关注点
- 应核对陈述与实际选择之间的联系、异质性分布的识别依据，以及内生性校正成立条件、未匹配界限的紧致性和自助法要求。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，无法据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明偏好跨情景稳定性及完整识别条件，不能推定陈述选择总能校正内生性。
原文摘要
Can stated preferences inform counterfactual analyses of actual choice? This research proposes a novel approach to researchers who have access to both stated choices in hypothetical scenarios and actual choices, matched or unmatched. The key idea is to use stated choices to identify the distribution of individual unobserved heterogeneity. If this unobserved heterogeneity is the source of endogeneity, the researcher can correct for its influence in a demand function estimation using actual choices and recover causal effects. Bounds on causal effects are derived in the case, where stated choice and actual choices are observed in unmatched data sets. These data combination bounds are of independent interest. We derive bootstrap inference for the bounds and show its good performance in a simulation experiment.