Transferable Utility Matching Beyond Logit: Computation and Estimation with General Heterogeneity
超越 logit 的可转移效用匹配：一般异质性下的计算与估计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：摘要明确研究可转移效用匹配模型及系统性剩余参数的估计，直接对应结构估计。
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…
超越 logit 的可转移效用匹配：一般异质性下的计算与估计
- 研究问题
- 如何在可转移效用匹配中容纳一般异质性、灵活的误差分布及相关结构，并计算最优匹配、估计系统性剩余？
- 方法与思路
- 作者以线性规划刻画最优分配，提出具有经济解释的迭代求解算法，并利用同一结构构建系统性剩余的模拟矩匹配估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称算法具有收敛保证，并报告模拟中的可扩展性、正确设定下估计的一致性，以及 logit 误设造成的系统偏差。
- 阅读关注点
- 应核对线性规划与经济均衡的对应关系、算法收敛条件、系统性剩余的识别，以及模拟矩估计所需的设定和计算成本。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明识别与收敛的具体条件，模拟表现也不足以独立验证一致性。
原文摘要
We present a general framework for matching with transferable utility (TU) that accommodates arbitrary heterogeneity without relying on the logit structure. The optimal assignment problem is characterized by tractable linear programming formulation, allowing flexible error distributions and correlation patterns. We introduce an iterative algorithm that solves large-scale assignment problems with guaranteed convergence and an intuitive economic interpretation, and we show how the same structure supports a simulated moment-matching estimator of the systematic surplus. Experiments using simulated data demonstrate the algorithm's scalability and the estimator's consistency under correct specification, as well as systematic bias arising from logit misspecification.