Estimating the distribution of welfare effects using quantiles
利用分位数估计福利效应的分布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：摘要明确研究异质消费者的福利效应分布，并比较不同分位数上的影响，直接对应分位数与分布效应方向。
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利用分位数估计福利效应的分布
- 研究问题
- 价格变化如何影响异质消费者的福利，如何从个体需求识别福利效应的整体分布，并比较不同分位数上的影响差异？
- 方法与思路
- 作者建立对解释变量非参数、对未观测异质性单调的个体需求模型，给出福利效应分布的构造性识别、样本对应估计量及大样本分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该框架允许更一般的消费者异质性，并识别福利效应分布；美国消费者汽油价格应用显示，不同分位数的个体效应差异较大。
- 阅读关注点
- 重点核对未观测异质性的单调性要求、需求到福利效应的映射，以及估计量的大样本条件和分位数比较的具体方式。
- 阅读边界
- 摘要未说明福利指标的具体定义、单调性限制的适用范围及估计误差大小，无法仅凭摘要判断识别条件在汽油价格应用中是否成立。
原文摘要
Summary This paper proposes a framework to model welfare effects that are associated with a price change in a population of heterogeneous consumers. The framework is similar to that of Hausman and Newey ( Econometrica , 1995, 63 , 1445–1476), but allows for more general forms of heterogeneity. Individual demands are characterized by a general model that is nonparametric in the regressors, as well as monotonic in unobserved heterogeneity, allowing us to identify the distribution of welfare effects. We first argue why a decision maker should care about this distribution. Then we establish constructive identification, propose a sample counterparts estimator, and analyze its large‐sample properties. Finally, we apply all concepts to measuring the heterogeneous effect of a change of gasoline price using US consumer data and find very substantial differences in individual effects across quantiles.