Individual Welfare Analysis: Random Quasilinear Utility, Independence, and Confidence Bounds
个体福利分析：随机准线性效用、独立性与置信界限AI 解读 ↓
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个体福利分析：随机准线性效用、独立性与置信界限
- 研究问题
- 在需求系数异质、偏好冲击不可观测且可能存在弱工具变量时，如何为假想涨价造成的个体消费者福利损失构造界限？
- 方法与思路
- 作者建立参数化连续需求与准线性效用模型，在独立性限制下构造置信集合，并通过受该集合约束的优化计算福利界限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称获得独立性检验的联合极限分布，构造对弱工具变量、非线性及部分识别稳健的置信集合，并展示需求应用。
- 阅读关注点
- 应核对独立性限制的经济含义、个体福利对象及置信覆盖定义，以及联合极限分布如何支撑优化所得的福利界限。
- 阅读边界
- 所据版本为 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明效用设定的适用边界、定理条件及模拟的具体结果。
原文摘要
We introduce a novel framework for individual-level welfare analysis. It builds on a parametric model for continuous demand with a quasilinear utility function, allowing for heterogeneous coefficients and unobserved individual-good-level preference shocks. We obtain bounds on the individual-level consumer welfare loss at any confidence level due to a hypothetical price increase, solving a scalable optimization problem constrained by a novel confidence set under an independence restriction. This confidence set is computationally simple and robust to weak instruments, nonlinearity, and partial identification. The validity of the confidence set is guaranteed by our new results on the joint limiting distribution of the independence test by Chatterjee (2021). These results together with the confidence set may have applications beyond welfare analysis. Monte Carlo simulations and two empirical applications on gasoline and food demand demonstrate the effectiveness of our method.