The aggregation of dynamic relationships caused by incomplete information
不完全信息引致的动态关系聚合AI 解读 ↓
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不完全信息引致的动态关系聚合
- 研究问题
- 当个体因不完全信息而面临信号提取问题时，异质动态关系的聚合是否能产生持久性，即使每条微观序列都遵循随机游走？
- 方法与思路
- 作者将信号提取问题纳入大规模异质动态方程的聚合，放宽既有独立性要求，分析差分聚合序列，并以美国家庭面板估计微观关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在其所述合理假设下，即便各微观序列都是随机游走，截面聚合量的差分仍可表现长期持久性，并提供家庭面板应用。
- 阅读关注点
- 应核对信息结构与信号提取机制、微观依赖和异质性的限制，以及差分聚合持久性的推导和家庭面板中微观关系的估计方法。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未列出“合理假设”的具体内容，也未报告持久性的精确形式或实证数值；不能据此认定所有聚合过程均有此性质。
原文摘要
We consider the aggregation of heterogeneous dynamic equations across a large population, as introduced by Granger (1980), where the dynamics arise because agents face a signal extraction problem caused by incomplete information. This weakens the independence assumptions used previously in the aggregation literature. We show that, under plausible assumptions, the differenced cross-section aggregate shows long term persistence even though every individual micro-series follows a random walk. As an example, estimates of the model’s micro-relations are made using US household panel data.