Identification of semiparametric model coefficients, with an application to collective households
半参数模型系数的识别及集体家庭模型应用AI 解读 ↓
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半参数模型系数的识别及集体家庭模型应用
- 研究问题
- 与多指标模型相关的半参数设定，其系数如何识别，并能否进一步实现集体家庭消费模型全部特征及价格效应的点识别？
- 方法与思路
- 作者先证明一组半参数模型的系数识别，再推广到集体家庭消费模型，并用日本消费数据估计家庭资源份额与无差异尺度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将既有较弱的泛型识别推进为所有模型特征的点识别，包括价格效应；实证发现不同家庭规模间存在较大差异。
- 阅读关注点
- 应核对多指标系数的归一化和支持条件、家庭模型点识别所需限制，以及资源份额与无差异尺度怎样从消费数据恢复。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断点识别结论覆盖哪些家庭模型设定；摘要未说明识别条件、估计精度或后续版本变化。
原文摘要
We prove identification of coefficients for a set of semiparametric specifications that are related to multiple index models. Potential applications of these results include models of observed heterogeneity in production functions and in consumer demand systems. We then generalize these results to identify a class of collective household consumption models. We extend the existing literature by proving point identification, rather than the weaker generic identification, of all the features of the collective household model, including price effects. We estimate the model using Japanese consumption data, and find substantial variation in resource shares and indifference scales across households of different sizes.