通过网络平滑估计噪声低秩网络中的同伴效应
统计方法学
2026-05-06 v1 计量经济学
摘要
同伴效应估计需要精确的网络测量, 但大多数经验网络都有噪声，导致标准估计量不一致。为解决网络中的测量误差, 我们提出一种方法用于估计其预期邻接矩阵为低秩的网络中的同伴效应。我们的关键结果表明, 在真正未观测网络上的同伴效应在渐近意义上等效于在预期邻接矩阵上的同伴效应。该结果将噪声网络中的同伴效应估计简化为针对预期邻接矩阵的低秩矩阵估计。我们为加性噪声下的加权网络开发理论, 但仿真结果表明该方法可更一般地应用, 当存在适合特定噪声结构的低秩估计方法时。我们通过仿真演示该方法适用于中心样本、聚合关系数据以及缺失边的网络, 每种情况都需要不同的低秩估计方法。
引用
@article{arxiv.2605.03204,
title = {Estimating peer effects in noisy, low-rank networks via network smoothing},
author = {Alex Hayes and Keith Levin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.03204},
year = {2026}
}