Measuring Hidden Consumer Heterogeneity with Revealed Preferences
用显示偏好度量隐藏的消费者异质性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：摘要通过显示偏好、联合可理性化约束和潜在偏好类型研究消费者结构性异质性。
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用显示偏好度量隐藏的消费者异质性
- 研究问题
- 双边理性检验可能掩盖多少消费者偏好异质性？研究尝试从多人选择数据的联合可理性化结构中构造连续的非参数度量。
- 方法与思路
- 作者反复对子选择抽样，将可联合理性化的消费者分组，以成对共同分类频率构造半正定核，并用谱结构恢复潜在偏好类型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所得核诱导满足三角不等式的度量，并在对比秩条件下恢复类型；购物和彩票应用显示双边兼容与总体共同归类存在差距。
- 阅读关注点
- 应核对理性一致性准则、分组算法与抽样机制、对比秩条件的经济含义，以及人口特征检验的条件化方式和有限样本有效性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未展开类型恢复条件，也不能判断所得异质性度量对准则选择的敏感性。
原文摘要
Consumer heterogeneity in revealed-preference data is larger than bilateral rationality tests can reveal. We construct a continuous nonparametric metric of this hidden heterogeneity by repeatedly subsampling choices, partitioning agents into groups whose pooled data are jointly rationalisable under a chosen consistency criterion and recording how often each pair is co-classified. The resulting kernel is positive semi-definite, embeds the population in a Hilbert space, and induces a metric with the triangle inequality. Under a necessary-and-sufficient contrast-rank condition, its spectral structure recovers latent preference types. Inference on demographic correlates proceeds via a Monte-Carlo-conditional test and a finite-sample-valid permutation test. Applied to US grocery scanner data, the construction reveals a joint-rationality gap of 0.62 between near-saturated pairwise compatibility and population-level co-typing; binary lottery data yield a comparable gap of 0.38. Standard demographics organise only a modest part of the scanner kernel structure.