Single-Network Finite-Sample Inference in Strategic Network Formation Models
战略网络形成模型中的单网络有限样本推断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：摘要明确研究战略网络形成的参数与半参数模型、内生链接统计量及模型参数推断，对应网络与结构估计方向。
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战略网络形成模型中的单网络有限样本推断
- 研究问题
- 仅观察一个网络且链接存在战略互动和内生网络统计量时，如何在避免求解或枚举均衡网络的情况下进行有效推断？
- 方法与思路
- 作者利用 bounding-by-c 技术构造逐实现的夹逼不等式，其中间项仅依赖外生协变量与独立同分布配对冲击，进而构造临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法适用于参数与半参数模型，无需限制网络密度或均衡选择；模拟扩展到万名主体，两个应用报告正向链接相互依赖证据。
- 阅读关注点
- 核对夹逼不等式和逐路径识别限制的构造、配对冲击及外生性设定，以及置信集覆盖和大网络计算成本的依据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；不限制均衡选择不等于没有模型假设，摘要未列完整有效性条件。
原文摘要
We develop a finite-sample valid inference procedure for strategic network formation models with endogenous network statistics, using only a single observed network. We impose no restrictions on network density, equilibrium selection, or the dependence structure induced by strategic interaction. Using a "bounding-by-c" technique, we obtain realization-wise sandwich inequalities whose middle term depends only on exogenous covariates and i.i.d. pairwise shocks. These inequalities deliver pathwise identifying restrictions and simulable finite-sample critical values in both parametric and semiparametric settings. Our proposed procedure is also computationally tractable: it does not involve solving, simulating, or enumerating equilibrium (sub)networks, and easily scales to networks with 10000 agents in simulations. In two empirical applications, we find statistical evidence for positive link interdependence at the 95% confidence level.