Regression with Observational Multilayered Network Data
观察性多层网络数据的回归估计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：摘要利用双层网络中的外生联系识别内生社会互动效应。
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…
观察性多层网络数据的回归估计
- 研究问题
- 线性均值模型中的社会联系与误差相关时，能否利用同一批个体之间另一层外生联系，识别并估计社会效应系数？
- 方法与思路
- 作者在双层多重网络完全可观测的设定下，借助另一组外生网络联系构造广义三阶段最小二乘估计，并给出闭式表达。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量一致且渐近正态，框架可容纳测量误差、联立性与未观测异质性；论文引用网络应用报告正向同伴效应。
- 阅读关注点
- 应核对外生网络层的具体要求、完全可观测性的作用，以及各类内生性问题如何分别被工具构造与估计程序处理。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未经核验；摘要未给出完整假设和比较数值，不能认定任意第二层网络都能提供有效识别。
原文摘要
A novel method to estimate social effect coefficients in the popular so-called linear-in-means regression model in the Social Sciences is presented here that utilizes non-experimental multidimensional network data. The procedure can accommodate social interactions that correlate with the error in the model by making use of a different set of network links among the same observations that are exogenous in the traditional sense. In particular, the full observability of a two-layered multiplex network data structure is assumed here to propose a new Generalized 3-Stage Least Squares (G3SLS) estimator that is consistent, asymptotically normally distributed, and also easy to implement using widely-used existing statistical software because of its closed-form definition. The underlying assumptions are general enough to accommodate common problems with observational data such as measurement error, simultaneity, and unobserved heterogeneity. Monte Carlo exercises confirm the good small sample performance of the proposed G3SLS estimator in these scenarios. An empirical application finds positive and significant peer effects in citations among research articles published in top general-interest journals in economics.