Identification and Estimation in Many-to-one Two-sided Matching without Transfers
无转移支付的多对一双边匹配：识别与估计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：摘要围绕匹配机制中的双方偏好识别、结构化估计及政策反事实展开。
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无转移支付的多对一双边匹配：识别与估计
- 研究问题
- 在学校招生等无转移支付的多对一匹配市场中，能否仅凭单个市场的稳定匹配数据识别双方偏好，并开展政策反事实？
- 方法与思路
- 作者在稳定匹配和特定排除限制下研究非参数识别，用蒙特卡洛比较估计方法，并采用带 Gibbs 采样的参数化贝叶斯方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称无论市场集中或分散组织，双方偏好均可在所述限制下非参数识别；另展示智利招生应用和扶持政策反事实分析。
- 阅读关注点
- 应核对双方各需哪些排除限制、稳定性及单市场识别的条件，并区分非参数识别结论与参数化贝叶斯估计的额外假设。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实。摘要未给出具体排除变量、识别支持条件或政策数值，模拟表现不保证其他市场同样适用。
原文摘要
In a setting of many-to-one two-sided matching with non-transferable utilities, e.g., college admissions, we study conditions under which preferences of both sides are identified with data on one single market. Regardless of whether the market is centralized or decentralized, assuming that the observed matching is stable, we show nonparametric identification of preferences of both sides under certain exclusion restrictions. To take our results to the data, we use Monte Carlo simulations to evaluate different estimators, including the ones that are directly constructed from the identification. We find that a parametric Bayesian approach with a Gibbs sampler works well in realistically sized problems. Finally, we illustrate our methodology in decentralized admissions to public and private schools in Chile and conduct a counterfactual analysis of an affirmative action policy.