Randomization Inference in Two-Sided Market Experiments
双边市场实验中的随机化推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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双边市场实验中的随机化推断
- 研究问题
- 在买卖双方共同构成的市场实验中，如何利用双边随机分配结构，对干预的溢出效应进行有效检验与统计推断？
- 方法与思路
- 作者建立双边实验的随机化推断框架，考察不同零假设下的学生化方法，并提出双向方差估计及利用双边结构的功效改进。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，尖锐零假设下可获有限样本有效性；弱零假设下常用学生化未必有效，新方差估计可恢复渐近有效性。
- 阅读关注点
- 应核对双边溢出效应的定义、随机分配机制及弱零假设的具体形式，并查看双向方差估计的适用条件和功效比较设计。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未说明渐近条件、具体方差公式及应用中的效应结果。
原文摘要
Randomized experiments are increasingly employed in two-sided markets, such as buyer--seller platforms, to evaluate the effects of marketplace interventions. These experiments must reflect the underlying two-sided market structure in their design and can therefore be challenging to analyze. In this paper, we develop a randomization inference framework for outcomes from two-sided experiments, with a focus on testing and inference for two-sided spillover effects. Our approach is finite-sample valid under sharp null hypotheses. Regarding weak null hypotheses, we find that the commonly used Neyman-style studentization does not universally ensure asymptotic validity, and we document how it depends on the specific formulation of the null. We then propose a two-way variance estimator for studentization that restores asymptotic validity. We further propose methods to improve testing power by exploiting the two-sided structure of the problem, which we validate empirically. We demonstrate our methods through a series of simulation studies and an applied example from a network experiment in micro-lending.