Nonparametric Testability of Slutsky Symmetry
斯勒茨基对称性的非参数可检验性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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斯勒茨基对称性的非参数可检验性
- 研究问题
- 在存在个体异质性和内生性的需求数据中，斯勒茨基矩阵对称性是否具有可观测、可非参数检验的含义，而非仅靠平均矩阵？
- 方法与思路
- 作者推导可观测数据上的非参数条件分位数限制，并将无需单调性的非可分模型局部效应识别结果推广到多元情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些限制确立了对称性的可检验含义，且多元识别结果具有独立价值，并关联多商品、异质性条件下的非参数福利分析。
- 阅读关注点
- 应核对条件分位数限制的识别条件、如何处理内生性与异质性，以及必要限制和完整对称性之间的关系及是否提供可实施检验。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未列出限制公式和检验程序，存在可检验含义不等于能检验全部理性条件。
原文摘要
Economic theory implies strong limitations on what types of consumption behavior are considered rational. Rationality implies that the Slutsky matrix, which captures the substitution effects of compensated price changes on demand for different goods, is symmetric and negative semi-definite. While empirically informed versions of negative semi-definiteness have been shown to be nonparametrically testable, the analogous question for Slutsky symmetry has remained open. Recently, it has even been shown that the symmetry condition is not testable via the average Slutsky matrix, prompting conjectures about its non-testability. We settle this question by deriving nonparametric conditional quantile restrictions on observable data that constitute a testable implication of Slutsky symmetry in an empirical setting with individual heterogeneity and endogeneity. The theoretical contribution is a multivariate generalization of identification results for partial effects in nonseparable models without monotonicity, which is of independent interest. This result has implications for different areas in econometric theory, including nonparametric welfare analysis with individual heterogeneity for which, in the case of more than two goods, the symmetry condition introduces nonlinear correction factors.