Identification of Time-Inconsistent Models: The Case of Insecticide-Treated Nets
时间不一致模型的识别：以杀虫蚊帐为例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：摘要以异质性动态离散选择模型识别偏好并进行结构性反事实分析。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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时间不一致模型的识别：以杀虫蚊帐为例
- 研究问题
- 当人群存在不可观测异质性及不同程度的时间不一致时，如何识别各类人群比例、时间偏好与当下偏误的投资后果？
- 方法与思路
- 作者建立动态离散选择模型，区分时间一致、成熟、天真及部分成熟类型，并利用印度农村蚊帐干预数据估计和开展反事实分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，部分类型的比例与偏好可点识别，另一些类型具有尖锐集合识别结果；样本约三分之二存在时间不一致。
- 阅读关注点
- 应核对不同类型获得点识别或集合识别所需条件，以及蚊帐数据如何区分类型、识别偏好并支撑投资不足成本的反事实计算。
- 阅读边界
- 仅据所给在线发表版本摘要，无法核验识别条件、集合边界和反事实设定；所述人群比例及成本不能直接外推至其他情境。
原文摘要
Abstract Time-inconsistency may play a central role in explaining inter-temporal behaviour, particularly among poor households. However, little is known about the distribution of time-inconsistent agents, and time-preference parameters are typically not identified in standard dynamic choice models. We formulate a dynamic discrete choice model in an unobservedly heterogeneous population of possibly time-inconsistent agents. We provide conditions under which all population type probabilities and preferences for both time-consistent and sophisticated agents are point-identified and sharp set-identification results for naïve and partially sophisticated agents. Estimating the model using data from a health intervention providing insecticide-treated nets (ITNs) in rural Odisha, India, we find that about two-thirds of our sample comprises time-inconsistent agents and that both sophisticated and naïve agents are considerably present-biased. Counterfactuals show that the under-investment in ITNs attributable to present-bias leads to substantial costs that are about four times the price of an ITN.