Bagging the Network
网络装袋法：含个体固定效应的网络形成估计与推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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网络装袋法：含个体固定效应的网络形成估计与推断
- 研究问题
- 如何在包含个体固定效应的双边网络形成模型中统一处理可转移与不可转移效用连接，尤其解决双边同意导致的非加性和非凹性？
- 方法与思路
- 作者结合联合矩估计初值、Le Cam 一步修正与分割网络 jackknife 装袋步骤，以处理高维固定效应及附带参数偏差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称同质性参数估计具有渐近正态性、无偏性并达到效率下界，理论还涵盖平均偏效应与连接函数误设，并提供模拟和村庄网络应用。
- 阅读关注点
- 应核对网络渐近框架、连接密度及依赖条件，装袋如何同时消除偏差且不增加方差，以及误设稳健性对应的参数和效率结论范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未列明理论条件，不能将所称无偏性和效率直接理解为任意有限样本保证。
原文摘要
We develop a unified estimation and inference framework for dyadic network formation with individual fixed effects, covering both transferable-utility (TU) and nontransferable-utility (NTU) links under general link functions. Under NTU, bilateral consent makes the fixed effects non-additive and the log-likelihood non-concave in the high-dimensional fixed effects, so differencing and profile-likelihood methods fail. We combine a joint method-of-moments initial estimator, a Le Cam one-step refinement, and a split-network jackknife bagging step that removes the incidental parameter bias without inflating variance. The resulting homophily estimator is asymptotically normal, unbiased, and attains the Cramér--Rao lower bound without requiring the log-likelihood to be concave in the fixed effects; we extend the theory to average partial effects and establish robustness to link-function misspecification. Simulations under both TU and NTU designs confirm these predictions. Applied to Thai village networks (TU), kinship and wealth differences both increase linking; in the Nyakatoke risk-sharing network (NTU), wealth differences have no significant effect, mirroring the two regimes' distinct logics.