The Econometrics of Utility Transferability in Dyadic Network Formation Models
二元关系网络形成模型中效用可转移性的计量分析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：摘要围绕个体连接偏好的网络形成模型、效用结构及最大似然估计展开，直接对应网络与干扰中的网络方向及结构估计。
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二元关系网络形成模型中效用可转移性的计量分析
- 研究问题
- 估计个体与他人建立联系的偏好时，效用是否可转移以及配对解释变量是否对称，会如何影响估计与模型检验？
- 方法与思路
- 作者比较可转移与不可转移效用模型的最大似然估计，分别分析解释变量对称和非对称情形，并构造效用可转移性检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要给出相关估计量一致性与渐近正态性的充分条件，并报告两项应用中所用模型与效用可转移性检验结论之间的差异。
- 阅读关注点
- 应核对两类网络形成机制、对称变量条件及渐近框架，并关注检验的原假设、功效以及未拒绝可转移性的解释边界。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实；摘要未列出充分条件或应用数值，未拒绝假设也不等于证实假设。
原文摘要
This paper studies how to estimate an individual's taste for forming a connection with another individual in a network. It compares the difficulty of estimation with and without the assumption that utility is transferable between individuals, and with and without the assumption that regressors are symmetric across individuals in the pair. I show that when pair-specific regressors are symmetric, the sufficient conditions for consistency and asymptotic normality of the maximum likelihood estimator that assumes transferable utility (TU-MLE) are also sufficient for the maximum likelihood estimator that does not assume transferable utility (NTU-MLE). When regressors are asymmetric, I provide sufficient conditions for the consistency and asymptotic normality of the NTU-MLE. I also provide a specification test to assess the validity of the transferable utility assumption. Two applications from different fields of economics demonstrate the value of my results. I find evidence of researchers using the TU-MLE when the transferable utility assumption is violated, and evidence of researchers using NTU-model-based estimators when the validity of the transferable utility assumption cannot be rejected.