Latent utility and permutation invariance: A revealed preference approach
潜在效用与置换不变性：显示偏好方法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：摘要明确推广离散选择与嵌套 logit 的潜在效用框架，并在面板设定下研究偏好，因此对应三个微观方向。
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潜在效用与置换不变性：显示偏好方法
- 研究问题
- 当未观测因素满足交换性等不变性质时，如何利用显示偏好识别潜在效用，并处理未知可行集和多商品选择？
- 方法与思路
- 作者通过显示偏好差分消去未观测因素，形成效用指数的识别不等式，并扩展至反事实、嵌套结构和面板设定。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了部分识别结果，容许潜在可行集及多个可能连续的商品，推广嵌套 logit，并在面板中容许多样性偏好。
- 阅读关注点
- 应核对置换不变性的对象与限制、差分不等式的推导，以及潜在可行集、反事实和多样性偏好的处理方式。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 摘要；识别集合的具体形式、是否尖锐及估计推断程序未说明，不能将部分识别理解为点识别。
原文摘要
This paper provides partial identification results for latent utility models that satisfy an invariance property on unobservables such as exchangeability. We employ a simple revealed preference argument to “difference out” unobservables, obtaining identifying inequalities for utility indices. We show the differencing argument is also useful for counterfactual analysis. The framework generalizes existing work in discrete choice by allowing latent feasibility sets and by allowing individuals to purchase multiple (possibly continuous) goods. We present a new framework leveraging nesting structures that generalizes nested logit. In a panel setting, we innovate by allowing preferences for variety.