Count Data Models with Heterogeneous Peer Effects under Rational Expectations
理性预期下具有异质同伴效应的计数数据模型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：摘要明确建模网络同伴效应，并在理性预期下识别及估计模型参数，因此直接涉及网络与干扰以及结构估计两个方向。
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理性预期下具有异质同伴效应的计数数据模型
- 研究问题
- 研究如何在理性预期框架下刻画计数结果中的同伴效应，并识别由可观测特征决定的组间同伴响应差异。
- 方法与思路
- 作者建立异质同伴效应模型，将存在非直接朋友的朋友这一网络识别条件扩展至一类非线性模型，采用嵌套伪似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称拓展了线性模型的网络识别条件；学生课外活动应用发现女性对同伴更敏感，并提供名为 CDatanet 的 R 包。
- 阅读关注点
- 应核对理性预期与网络结构的设定、识别所需的其他限制、非线性扩展范围，以及嵌套伪似然算法的收敛和推断方法。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或接收未核实；摘要未列出完整识别条件，不能将朋友的朋友结构单独视为识别的充分保证。
原文摘要
This paper develops a peer effect model for count responses under rational expectations. The model accounts for heterogeneity in peer effects across groups based on observed characteristics. Identification is based on the linear model condition that requires the presence of friends of friends who are not direct friends. I show that this identification condition extends to a broad class of nonlinear models. Parameters are estimated using a nested pseudo-likelihood approach. An empirical application to students' extracurricular participation reveals that females are more responsive to peers than males. An easy-to-use R package, CDatanet, is available for implementing the model.