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Zhongjian Lin

社会互动离散选择模型中的分位数效应

研究问题
存在社会互动时,如何刻画离散结果不同分位数上的同伴效应,并降低这类行为模型参数估计的计算负担?
方法与思路
作者从决策中的分位数偏好建立社会互动行为模型,采用嵌套伪得分方法估计同伴效应,并开展模拟和学生锻炼应用。
材料陈述的贡献
摘要称该方法能够研究离散结果不同分位数的同伴效应,并建立所提估计量的一致性和渐近正态性,展示有限样本表现。
阅读关注点
应核对离散结果分位数效应的定义、同伴效应识别与互动均衡条件,以及嵌套伪得分算法的收敛和计算成本。
阅读边界
摘要未说明社会互动的具体识别假设、均衡处理方式或应用估计值,不能仅凭渐近性质判断实际计算优势。

原文摘要

Abstract This paper provides a method to study quantile effects in discrete choice with social interactions. The method is based on a behavioral social interactions model from quantile preference in decision making and demonstrates peer effects on different quantiles of discrete outcomes. The peer effects parameters are estimated by a nested pseudoscore (NPS) approach, which is developed to tackle the computational burden pertaining to the social interactions model. Consistency and asymptotic normality are established for the proposed NPS estimator. We illustrate the finite sample performance of the model and the estimator by Monte Carlo experiments and an application of peer effects among students on exercise decisions, using the National Longitudinal Study of Adolescent Health dataset.

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