跳到正文
← 返回论文列表与筛选
阅读说明

本页整理公开书目信息,不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成,未完成全文核验,可能有误;具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本,未经模型改写。

DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要;缺少可靠材料时保留待补状态。

引用量采用 OpenAlex 单条关联记录,不合计多个记录;关联记录可能包含正式发表版本,不等于此版本单独引用。缺失不视为零,引用指标不代表论文质量。

关注作者按书目中的完整姓名匹配,同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列,再参考通用方法与发表日期。

分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要以二元选择博弈、战略收益和私人类型分布的非参数识别为核心,直接对应离散选择与结构估计方向。

反馈分类问题

正在核对关联版本…

代码、数据与补充材料

正在核对对应版本的资源…

关注这篇论文的作者
Nianqing Liu
Quang Vuong
Haiqing Xu

私人类型相关的二元博弈:模型相容性与识别

研究问题
当玩家的私人类型相关时,二元博弈对选择分布施加哪些可检验限制,收益函数和类型分布又能识别到何种程度?
方法与思路
作者在单调纯策略贝叶斯纳什均衡下进行非参数分析,分别考察收益移动变量外生性、私人信息条件独立性及较弱条件。
材料陈述的贡献
摘要称在外生收益移动变量、部分排除限制和秩条件下,模型可识别至单一位置尺度归一化,并讨论部分识别与多重均衡。
阅读关注点
应核对单调策略限制、排除与秩条件的具体形式,以及相关类型、战略效应和多重均衡分别如何影响识别集合。
阅读边界
仅据所给出版社摘要,无法判断这些识别条件在具体应用中是否成立;完整限制刻画、证明和估计实现均未提供。

原文摘要

This paper studies the rationalization and identification of binary games where players have correlated private types. Allowing for type correlation is crucial in global games and in models with social interactions as it represents correlated private information and homophily, respectively. Our approach is fully nonparametric in the joint distribution of types and the strategic effects in the payoffs. First, under monotone pure Bayesian Nash Equilibrium strategy, we characterize all the restrictions if any on the distribution of players’ choices imposed by the game-theoretic model as well as restrictions associated with two assumptions frequently made in the empirical analysis of discrete games. Namely, we consider exogeneity of payoff shifters relative to private information, and mutual independence of private information given payoff shifters. Second, we study the nonparametric identification of the payoff functions and types distribution. We show that the model with exogenous payoff shifters is fully identified up to a single location-scale normalization under some exclusion restrictions and rank conditions. Third, we discuss partial identification under weaker conditions and multiple equilibria. Lastly, we briefly point out the implications of our results for model testing and estimation.

笔记与分组
相关领域论文