Single-Crossing Random Utility Models
单交叉随机效用模型AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确提出随机选择与随机效用模型，并刻画选择行为及效用表示的识别，直接对应离散选择这一细分。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
单交叉随机效用模型
- 研究问题
- 当随机效用函数满足单交叉性质时，随机选择行为受到哪些可检验约束？能否从选择信息识别效用函数集合及其概率？
- 方法与思路
- 作者提出单交叉随机效用模型（SCRUM），用正性、单调性与中心性三项性质刻画该模型，并考察比较静态与若干推广。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，三项易检验性质可刻画 SCRUM，所识别的效用函数集合及概率基本唯一，并给出随机单调比较静态结果。
- 阅读关注点
- 核对三项性质的精确定义、其与单交叉效用表示的对应关系，以及“基本唯一”的等价范围和比较静态成立条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明选择集合、数据需求、识别结论的例外或实证检验；“易检验”与“基本唯一”的具体含义仍需依据全文判断。
原文摘要
We propose a novel model of stochastic choice: the single-crossing random utility model (SCRUM). This is a random utility model in which the collection of utility functions satisfies the single-crossing property. We offer a characterization of SCRUMs based on three easy-to-check properties: Positivity, Monotonicity and Centrality. The identified collection of utility functions and associated probabilities is basically unique. We establish a stochastic monotone comparative result for the case of SCRUMs and study several generalizations of SCRUMs.