Identification of Peer Effects with Miss-specified Peer Groups: Missing Data and Group Uncertainty
同伴群体误设下同伴效应的识别：数据缺失与群体不确定性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：摘要直接讨论同伴群体、成员缺失及群体边界不确定性对同伴效应识别的影响。
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同伴群体误设下同伴效应的识别：数据缺失与群体不确定性
- 研究问题
- 当部分群体成员完全未被观测，或影响结果的真实同伴群体未知时，研究者能否仍然识别并估计同伴效应？
- 方法与思路
- 作者分别研究成员缺失和群体不确定性：前者限制个体被观测的概率并提出 GMM，后者利用候选群体嵌套提出非线性最小二乘。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称即使不知道存在缺失成员，在一定观测概率限制下也可识别同伴效应，并以模拟和初级律师职业选择进行展示。
- 阅读关注点
- 应核对观测概率限制的具体含义、候选群体嵌套如何支持识别，以及群体误设与其他同伴效应识别障碍之间的关系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未列出所谓温和限制，也未说明非嵌套群体是否适用。
原文摘要
We consider identification of peer effects under peer group miss-specification. Two leading cases are missing data and peer group uncertainty. Missing data can take the form of some individuals being entirely absent from the data. The researcher need not have any information on missing individuals and need not even know that they are missing. We show that peer effects are nevertheless identifiable under mild restrictions on the probabilities of observing individuals, and propose a GMM estimator to estimate the peer effects. In practice this means that the researcher need only have access to an individual level sample with group identifiers. Group uncertainty arises when the relevant peer group for the outcome under study is unknown. We show that peer effects are nevertheless identifiable if the candidate groups are nested within one another and propose a non-linear least squares estimator. We conduct a Monte-Carlo experiment to demonstrate our identification results and the performance of the proposed estimators, and apply our method to study peer effects in the career decisions of junior lawyers.