Identification with Posterior-Separable Information Costs
后验可分信息成本下的识别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：摘要明确研究随机选择与理性疏忽模型，并识别偏好、福利和反事实市场份额等结构对象。
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后验可分信息成本下的识别
- 研究问题
- 存在异质性的理性疏忽模型与受注意力成本约束的随机选择有何关系，又能从条件选择概率识别哪些偏好与福利对象？
- 方法与思路
- 作者建立异质性理性疏忽模型，分析其与状态依赖随机选择模型的观测等价，并利用条件概率开展结构识别。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了代表性代理人的充分条件，并识别协变量对商品吸引力的影响、一种福利度量及事实变化，界定反事实份额。
- 阅读关注点
- 应核对信息成本的后验可分结构、异质性的加性可分与独立条件，以及福利识别和反事实市场份额界限所需的支持条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未获核实；摘要未说明独立性涉及哪些变量、福利度量定义或界限紧致性。
原文摘要
I provide a model of rational inattention with heterogeneity and prove it is observationally equivalent to a state-dependent stochastic choice model subject to attention costs. I demonstrate that additive separability of unobservable heterogeneity, together with an independence assumption, suffice for the empirical model to admit a representative agent. Using conditional probabilities, I show how to identify: how covariates affect the desirability of goods, (a measure of) welfare, factual changes in welfare, and bounds on counterfactual market shares.