A nonparametric test of weak separability and consumer preferences
消费者偏好弱可分性的非参数检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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消费者偏好弱可分性的非参数检验
- 研究问题
- 存在测量误差时，如何判断消费者数据对弱可分性条件的违反是否显著，并区分真实偏好限制不成立与观测误差的影响？
- 方法与思路
- 作者开发两种随机非参数程序，将弱可分性条件与 Afriat 不等式联系起来，并用模拟数据及货币和消费数据考察检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告检验在模拟中能识别弱可分数据并拒绝非可分和随机效用数据；应用中未拒绝弱可分性，提示测量误差可能解释违反。
- 阅读关注点
- 应核对测量误差的建模方式、弱可分条件与 Afriat 不等式的关系，以及模拟中的检验尺寸、功效和应用结果的解释。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要解读；摘要未给出误差假设和检验数值，未拒绝弱可分性也不能单独证明测量误差是原因。
原文摘要
Two stochastic nonparametric procedures are developed to evaluate the significance of violations of weak separability. When the data have measurement error, we show that the necessary and sufficient weak separability conditions of Varian [Varian, H., 1983. Nonparametric tests of consumer behavior. Review of Economic Studies 50, 99-110] must also satisfy the Afriat inequalities. The tests detect weak separability with high probability for weakly separable data. In addition, the procedures correctly reject weak separability for both nonseparable and random utility simulated data sets. The tests also fail to reject weak separability for a monetary and consumption data set which suggests that measurement error may be the source of the observed violations.