Moment Restrictions for Dyadic Network Formation Models with Nontransferable Utility
不可转移效用双边网络形成模型的矩条件AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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不可转移效用双边网络形成模型的矩条件
- 研究问题
- 存在不可观测个体异质性时，如何在不可转移效用的双边网络形成模型中构造不依赖个体固定效应的矩条件并进行推断？
- 方法与思路
- 作者利用五节点组的连边与协变量构造矩条件，提出五节点组GMM，并分别分析稠密、稀疏和超稀疏网络中的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称构造在广泛协变量类别中具有最小性，估计量在三类网络下渐近正态，算法将朴素计算量由五次降至三次阶。
- 阅读关注点
- 应核对固定效应消除与最小性所需条件、不同稀疏度下的收敛率和方差，以及计算简化是否保持相同估计目标。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审或接收未核实；摘要未列协变量限制和稀疏度阈值，应用中的正向关联不能直接解读为因果效应。
原文摘要
This paper investigates the construction of moment restrictions in dyadic network formation models with unobserved individual heterogeneity under nontransferable utility. Using observed links and covariates from five-node pentads, we construct moment restrictions that do not depend on individual fixed effects. For a broad class of covariate specifications, the construction is minimal in the sense that it uses the least possible number of nodes and dyads. Based on these moment restrictions, we propose the pentad-GMM estimator. We establish asymptotic normality of the pentad-GMM estimator in dense, sparse, and ultra-sparse network regimes, with regime-specific convergence rates and asymptotic variances. These results provide a basis for inference across all three regimes. To make our method computationally efficient, we develop an algorithm that reduces the computational cost of the estimator from naïve \(O(N^5)\) to \(O(N^3)\). We apply the proposed method to an academic-discussion network, and find academic homophily and a positive association between link formation and a potential partner's openness to different perspectives.