Latent indices in assortative matching models
同类匹配模型中的潜在指数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：摘要研究可转移与不可转移效用匹配模型中的潜在指数识别及结构估计。
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同类匹配模型中的潜在指数
- 研究问题
- 存在不可观测特征时，如何识别沿潜在指数发生正向同类匹配的模型，一对一与多对一匹配的信息有何差异？
- 方法与思路
- 作者比较不同匹配结构的识别能力，并推导单一大市场中最小距离估计量的渐近性质，处理匹配数据的依赖。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称一对一数据不能识别潜在指数分布；在所述模型中，一侧每人至少有两名伙伴时，单一大市场可实现非参数识别。
- 阅读关注点
- 应核对多对一识别结果的全部条件、不可观测特征的限制，以及市场扩大时依赖结构与经验过程极限定理。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，无法判断完整识别条件或渐近近似的有限样本表现，也不能推断其他刊本变化。
原文摘要
A large class of two-sided matching models that include both transferable and non-transferable utility result in positive assortative matching along a latent index. Data from matching markets, however, may not exhibit perfect assortativity due to the presence of unobserved characteristics. This paper studies the identification and estimation of such models. We show that the distribution of the latent index is not identified when data from one-to-one matches are observed. Remarkably, the model is nonparametrically identified using data in a single large market when each agent on one side has at least two matched partners. The additional empirical content in many-to-one matches is demonstrated using simulations and stylized examples. We then derive asymptotic properties of a minimum distance estimator as the size of the market increases, allowing estimation using dependent data from a single large matching market. The nature of the dependence requires modification of existing empirical process techniques to obtain a limit theorem.