Yogurts Choose Consumers? Estimation of Random-Utility Models via Two-Sided Matching
酸奶选择消费者？通过双边匹配估计随机效用模型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：摘要直接研究随机效用离散选择模型的需求反演、效用识别与估计，因此同时对应离散选择和结构估计。
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…
酸奶选择消费者？通过双边匹配估计随机效用模型
- 研究问题
- 随机效用离散选择模型中的需求反演能否转化为双边稳定匹配问题，从而处理非加性、不光滑或不可逆的模型？
- 方法与思路
- 作者建立需求反演与稳定匹配结果之间的等价关系，利用匹配算法计算效用；对不可逆模型，通过格结构恢复效用上下界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该等价关系拓展了可计算的随机效用模型范围，对不可逆模型给出尖锐效用界，并以欧洲议会选举数据展示算法表现。
- 阅读关注点
- 核对等价关系的适用条件、不可逆模型识别集的格结构及界的尖锐性，并检查匹配算法的收敛、计算成本和经验应用设定。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未获核实；摘要未列出完整理论条件和性能数值，应用表现不能替代普遍计算保证。
原文摘要
The problem of demand inversion - a crucial step in the estimation of random utility discrete-choice models - is equivalent to the determination of stable outcomes in two-sided matching models. This equivalence applies to random utility models that are not necessarily additive, smooth, nor even invertible. Based on this equivalence, algorithms for the determination of stable matchings provide effective computational methods for estimating these models. For non-invertible models, the identified set of utility vectors is a lattice, and the matching algorithms recover sharp upper and lower bounds on the utilities. Our matching approach facilitates estimation of models that were previously difficult to estimate, such as the pure characteristics model. An empirical application to voting data from the 1999 European Parliament elections illustrates the good performance of our matching-based demand inversion algorithms in practice.