Tractable Identification of Strategic Network Formation Models with Unobserved Heterogeneity
含未观测异质性的策略性网络形成模型的可处理识别方法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：摘要明确研究策略性网络形成的结构参数识别，并处理链接相互依赖和固定效应，对应网络与结构估计方向。
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含未观测异质性的策略性网络形成模型的可处理识别方法
- 研究问题
- 策略性链接相互依赖与个体固定效应并存时，如何绕开模型原语到均衡网络的复杂映射，获得结构参数的识别信息？
- 方法与思路
- 作者将内生网络统计量视为随机变量，用单调性构造界限，并通过四节点、三节点及加权环限制消除或处理不同固定效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出一组统一的固定效应处理策略，并给出点识别结果；初步模拟显示该方法可形成有信息量的结构参数界限。
- 阅读关注点
- 应核对单调性限制的经济含义、子网络构型的条件，以及固定效应剖面处理、界限有效性和点识别分别需要哪些假设。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明完整识别条件、均衡处理或模拟数值，初步结果不能保证一般表现。
原文摘要
We develop a tractable identification approach for strategic network formation models with both strategic link interdependence and individual unobserved heterogeneity (fixed effects). The key challenge is that endogenous network statistics (e.g. number of common friends) enter the link formation equation, while the mapping from model primitives to equilibrium network structure is generally intractable. Our approach sidesteps this difficulty using a ``bounding-by-$c$'' technique that treats endogenous covariates as random variables and exploits monotonicity restrictions to obtain identifying information. A central contribution is to develop a spectrum of fixed-effects handling strategies based on subnetwork configurations: tetrad-based restrictions that difference out all individual fixed effects, triad-based and weighted restrictions that combine ``difference-out'' and ``integrate-out'' steps by differencing out some fixed effects and profiling over the remainder conditional on observed characteristics, and general weighted cycle-based restrictions that unify these cases. We also provide point identification results. Preliminary simulations show that the approach can deliver informative bounds on the structural parameters.