Nonparametric Analysis of Random Utility Models
随机效用模型的非参数分析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：摘要检验理性消费者随机效用模型对需求分布的限制，并处理支出内生性，直接涉及消费需求结构模型的检验。
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随机效用模型的非参数分析
- 研究问题
- 不同横截面需求分布是否能够由理性消费者群体的随机效用模型生成，且能否在不限制异质性和商品数量的情况下检验这一命题？
- 方法与思路
- 作者构建理性需求生成条件的非参数检验，并用控制函数处理支出内生性；推断方法针对以多面体锥顶点表示的线性不等式约束。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验不限制不可观测异质性或商品数，并提供顶点表示下的不等式检验；英国五商品需求应用展示了计算可行性。
- 阅读关注点
- 应核对理性化充要条件如何对应样本需求分布、控制函数所需的内生性处理假设，以及多面体锥表示和检验临界值的计算方式。
- 阅读边界
- 摘要只称英国五商品应用展示计算可行性，未报告理性假设是否被拒绝；检验功效、有限样本性质及控制函数条件仍需核对。
原文摘要
This paper develops and implements a nonparametric test of random utility models. The motivating application is to test the null hypothesis that a sample of cross‐sectional demand distributions was generated by a population of rational consumers. We test a necessary and sufficient condition for this that does not restrict unobserved heterogeneity or the number of goods. We also propose and implement a control function approach to account for endogenous expenditure. An econometric result of independent interest is a test for linear inequality constraints when these are represented as the vertices of a polyhedral cone rather than its faces. An empirical application to the U.K. Household Expenditure Survey illustrates computational feasibility of the method in demand problems with five goods.