观察其邻居的多个智能体间的局部交互估计
统计方法学
2019-11-27 v4
摘要
在各种经济环境中，人们会观察与其进行战略互动的其他人。我们可以将这种信息共享关系建模为信息网络，并将战略互动建模为网络上的博弈。当网络中任意两个智能体在大型网络中直接或间接相连时，使用均衡方法的经验建模可能很繁琐，因为均衡的可检验含义通常涉及博弈的所有参与者，而研究者的数据集在实践中可能仅包含这些参与者的一部分。本文开发了一个可处理的线性交互经验模型，其中每个智能体在观察到其部分邻居的类型后，在不知道完整信息网络的情况下，基于对其他参与者策略的简单信念，使用关于其观察到的自身和其他参与者类型的线性最佳响应。我们提供了关于信息网络和信念的条件，使得最佳响应具有带有多个直观特征的显式形式。此外，最佳响应揭示了智能体之间的局部收益相互依赖如何转化为其行动的局部随机依赖，从而使得计量经济学家能够在不必观察博弈中所有参与者或不必知道精确抽样过程的情况下进行渐近推断。
引用
@article{arxiv.1704.02999,
title = {Estimating Local Interactions Among Many Agents Who Observe Their Neighbors},
author = {Nathan Canen and Jacob Schwartz and Kyungchul Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.02999},
year = {2019}
}