Treatment effect models with strategic interaction in treatment decisions
处理决策存在策略互动的处理效应模型AI 解读 ↓
← 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：摘要同时研究处理效应、伙伴处理的干扰，以及具有多重均衡的结构博弈估计。
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
处理决策存在策略互动的处理效应模型
- 研究问题
- 当伙伴的处理决策同时影响自身处理选择与结果，且双人博弈存在多重均衡时，如何识别自身处理和伙伴处理的边际效应？
- 方法与思路
- 作者以完全信息博弈、潜在指数和随机均衡选择建模，在模型确定的阈值变量条件支持集上识别边际处理效应，再用级数逼近两步估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，获得构造性识别结果，并建立半参数估计量的一致收敛与渐近正态性；以青少年风险行为对学业表现的影响作为实证说明。
- 阅读关注点
- 应核对随机均衡选择与阈值支持的具体要求、自身和伙伴效应的定义，以及两步估计中首阶段误差与级数维度如何影响推断。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 版本摘要的理论聚焦双人互动与特定支持范围，未提供完整识别条件和应用数值；不能推广到任意网络或推断版本变化。
原文摘要
This study considers treatment effect models in which others’ treatment decisions can affect both one’s own treatment and outcome. Focusing on the case of two-player interactions, we formulate treatment decision behavior as a complete information game with multiple equilibria. Using a latent index framework and assuming a stochastic equilibrium selection, we prove that the marginal treatment effect from one’s own treatment and that from the partner are identifiable on the conditional supports of certain threshold variables determined through the game model. Based on our constructive identification results, we propose a two-step semiparametric procedure for estimating the marginal treatment effects using series approximation. We show that the proposed estimator is uniformly consistent and asymptotically normally distributed. As an empirical illustration, we investigate the impacts of risky behaviors on adolescents’ academic performance.