Latent complementarity in bundles models
组合购买模型中的潜在互补性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：摘要围绕二元购买选择的效用优化模型及潜在互补性的结构性部分识别，属于离散选择和结构估计。
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组合购买模型中的潜在互补性
- 研究问题
- 在两种商品各自只能买或不买的优化模型中，能否仅从平均需求或结构选择概率，界定认为商品互补或替代的个体比例？
- 方法与思路
- 作者分别在效用指数未知与已知时构造部分识别界，比较平均结构函数和结构选择概率提供的信息，并分析二元需求变动来源。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，效用指数未知时简单界在二元需求变动下仍是尖锐的；其他情形获得更丰富的尖锐界，说明平均需求包含互补性信息。
- 阅读关注点
- 应核对互补性在个体效用中的定义、需求变动变量的作用、效用指数已知与未知的差别，以及各类界的尖锐性条件。
- 阅读边界
- 摘要未列出需求变动变量的具体限制；两类界重合仅被报告为特定模拟现象，不能据此认定一般等价或个体互补性已点识别。
原文摘要
This paper studies partial identification of latent complementarity in an optimizing model with two goods and binary quantities of each good (buy/do not buy). We provide bounds on the fraction of individuals for whom goods are complements, or substitutes. When utility indices are unknown, we present simple bounds that require only the average structural function (“mean demands”). We show these simple bounds are sharp with only a binary demand shifter. Next, we characterize sharp bounds with richer variation in covariates when utility indices are known, using either the average structural function or structural choice probabilities. In simulations with binary variation in regressors for both goods, we find that the latter bounds coincide. Together, these results indicate that mean demands contain rich information for measuring complementarity without observing whether goods are chosen together.