Strategic network formation with many agents
大量参与者下的策略性网络形成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：摘要直接构建策略性网络形成的随机效用与均衡模型，并讨论连接偏好参数的结构识别。
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大量参与者下的策略性网络形成
- 研究问题
- 当参与者数量不断增加时，成对稳定的策略性网络如何趋近极限分布，极限结构又如何帮助识别连接偏好与福利？
- 方法与思路
- 作者在异质连接偏好的随机效用模型中纳入匿名及非匿名交互，以总体均衡条件刻画有限稳定网络的连接强度极限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，可能的极限分布具有较简洁的刻画，可有多个均衡解；结果可用于偏好参数估计或定界，并给出福利解析式。
- 阅读关注点
- 应核对成对稳定的定义、网络规模增长下的归一化、极限均衡与有限网络的联系，以及多解对识别和福利的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，收敛条件、均衡选择和偏好识别的具体要求未说明，不能认为多解情形仍能点识别。
原文摘要
We derive asymptotic approximations for models of strategic network formation, where limits are taken as the number of nodes (agents) increases to infinity. Our framework assumes a random utility model where agents have heterogeneous tastes over links, and payoffs allow for anonymous and non-anonymous interaction effects, and the observed network is assumed to be pairwise stable. Our main results concern convergence of the link intensity from finite pairwise stable networks to the (many-player) limiting distribution. The set of possible limiting distributions is shown to have a fairly simple form and is characterized through aggregate equilibrium conditions, which may permit multiple solutions. We illustrate how these formal results can be used to analyze identification of link preferences and estimate or bound preference parameters. We also derive an analytical expression for agents’ welfare (expected surplus) from the structure of the network.