Identifying and Estimating Perceived Returns to Binary Investments
二元投资主观感知回报的识别与估计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：摘要以二元选择模型和价格工具识别、估计决策者的潜在主观投资回报。
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二元投资主观感知回报的识别与估计
- 研究问题
- 仅有横截面的二元投资选择和价格，且决策者可能误知价格时，如何识别主观感知回报的尺度并一致估计？
- 方法与思路
- 作者假设决策者知道利润、收入与成本的恒等关系，并调整标准二元选择估计；价格工具须与价格误知及回报的未观测决定因素不相关。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法无需询问或假定决策者对研究者结构参数的信念，即可识别回报尺度，并以模拟强调价格变动须为决策者所知。
- 阅读关注点
- 应核对恒等关系认知假设、工具变量排除条件、价格误知如何进入选择模型，以及回报尺度识别与估计的具体步骤。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；一致性依赖认知和工具条件，摘要未说明可检验性或真实应用。
原文摘要
I describe a method for estimating agents' perceived returns to investments that relies on cross-sectional data containing binary choices and prices, where prices may be imperfectly known to agents. This method identifies the scale of perceived returns by assuming agent knowledge of an identity that relates profits, revenues, and costs rather than by eliciting or assuming agent beliefs about structural parameters that are estimated by researchers. With this assumption, modest adjustments to standard binary choice estimators enable consistent estimation of perceived returns when using price instruments that are uncorrelated with unobserved determinants of agents' price misperceptions as well as other unobserved determinants of their perceived returns. I demonstrate the method, and the importance of using price variation that is known to agents, in a series of data simulations.