Identification and inference of network formation games with misclassified links
连边误分类下网络形成博弈的识别与推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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连边误分类下网络形成博弈的识别与推断
- 研究问题
- 当观测到的网络连边可能误分类时，如何识别不完全信息网络形成博弈中，同质性偏好与网络外部性相关的参数并开展推断？
- 方法与思路
- 作者在连边决策依赖外生属性与内生网络特征的模型中，推导刻画参数识别集的矩条件，并利用矩等式构造单个大网络下的推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提出对连边误分类稳健的识别与渐近有效推断方法，并用于印度南部农村借贷网络中的偏好参数研究。
- 阅读关注点
- 应核对误分类机制与错误概率限制、博弈及信息结构假设，矩条件如何刻画识别集，以及单个网络的渐近框架和依赖处理。
- 阅读边界
- 仅据所给OpenAlex版本摘要，不能推断后续刊本变化；摘要未说明完整误分类假设、识别集形状或实证结果，稳健性范围需读全文确认。
原文摘要
This paper considers a network formation model when links are potentially misclassified. We focus on a game-theoretical model of strategic network formation with incomplete information, in which the linking decisions depend on agents’ exogenous attributes and endogenous network characteristics. In the presence of link misclassification, we derive moment conditions that characterize the identified set for the preference parameters associated with homophily and network externalities. Based on the moment equality conditions, we provide an inference method that is asymptotically valid when a single network of many agents is observed. Finally, we apply our misclassification-robust method to study the preference parameters of a lending network in rural villages in southern India.