Binary choice with misclassification and social interactions, with an application to peer effects in attitude
存在误分类与社会互动的二元选择模型：态度同伴效应应用AI 解读 ↓
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存在误分类与社会互动的二元选择模型：态度同伴效应应用
- 研究问题
- 主观态度或行为的二元观测存在误分类时，如何识别潜在真实选择概率，并估计社会互动及学生学习态度的同伴效应？
- 方法与思路
- 作者利用重复测量与单调性条件识别潜在因变量的条件选择概率，以两次测量构造完整似然，再用嵌套伪似然算法估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型同时处理二元选择误分类与社会互动，并给出估计的一致性、渐近正态性以及三组模拟和学生态度应用。
- 阅读关注点
- 应核对重复测量间的限制、单调性具体含义，以及误分类参数与互动参数如何区分，算法收敛和同伴效应解释如何成立。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，重复测量的完整识别条件与实证结果未说明；不能判断应用中同伴效应的因果解释是否充分。
原文摘要
The interaction of economic agents is one of the most important elements in economic analyses. Social interactions on subjective outcomes, behavior, or decisions, are inherently difficult to identify and estimate because these variables are prone to misclassification errors. This paper puts forth a binary choice model with misclassification and social interactions to rectify the misclassification problems in social interactions studies. We achieve the identification of the conditional choice probability of the latent dependent variable by the technique of repeated measurements and a monotonicity condition. We construct the complete likelihood function from the two repeated measurements and propose a nested pseudo likelihood algorithm for estimation. Consistency and asymptotic normality results are shown for the proposed estimation method. We illustrate the finite sample performance of the model and the estimation method by three Monte Carlo experiments and an application to the study of peer effects among students in their attitudes towards learning.