Identification and Estimation in Many‐to‐One Two‐Sided Matching Without Transfers
无转移支付多对一双边匹配的识别与估计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：摘要识别并估计双边匹配中的潜在偏好，且据此开展招生政策反事实分析。
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无转移支付多对一双边匹配的识别与估计
- 研究问题
- 在无转移支付的多对一双边匹配中，仅观察单一市场的匹配结果，何时能够识别双方偏好并用于招生政策反事实？
- 方法与思路
- 作者在观测匹配稳定及一定排除限制下研究非参数识别，以模拟比较估计方法，并采用含Gibbs采样的参数贝叶斯方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称识别结果适用于集中与分散匹配，参数贝叶斯方法在现实规模模拟中表现良好，并应用于智利招生与扶持政策反事实。
- 阅读关注点
- 应核对稳定匹配假设、双方排除限制与单市场识别所需变化，并区分非参数识别结论和参数贝叶斯估计的额外设定。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref版本摘要，无法判断排除限制可信度、模拟优势范围或反事实稳健性，也不能推断后续版本变化。
原文摘要
In a setting of many‐to‐one two‐sided matching with nontransferable utilities, for example, college admissions, we study conditions under which preferences of both sides are identified with data on one single market. Regardless of whether the market is centralized or decentralized, assuming that the observed matching is stable, we show nonparametric identification of preferences of both sides under certain exclusion restrictions. To take our results to the data, we use Monte Carlo simulations to evaluate different estimators, including the ones that are directly constructed from the identification. We find that a parametric Bayesian approach with a Gibbs sampler works well in realistically sized problems. Finally, we illustrate our methodology in decentralized admissions to public and private schools in Chile and conduct a counterfactual analysis of an affirmative action policy.