大型网络博弈中依赖社会影响的同伴压力估计
统计方法学
2018-03-20 v1
摘要
社会学中关于同伴效应的研究长期聚焦于社会影响力量，以探究社会互动的社会基础。本文扩展了 Xu(2011) 的基于大型网络的博弈模型，允许依赖社会影响的同伴效应。在大型网络中，我们使用 Katz--Bonacich 中心性来衡量个体的社会影响。为解决数据来自大型网络均衡时的计算负担，我们将 Aguirregabiria and Mira (2007) 的嵌套伪似然估计 (NPLE) 方法扩展到我们的大型网络博弈模型。利用 Add Health 数据集，我们调查了同伴效应对高中生进行危险行为的影响。我们的结果表明同伴效应在统计上显著且为正。此外，如果一个学生的朋友具有更高的社会影响地位，那么该学生从其顺从（或等效地，为其不顺从）中所获得的收益（就同伴压力而言）更多（在 5% 水平上统计显著）。
引用
@article{arxiv.1612.02512,
title = {Estimation of social-influence-dependent peer pressures in a large network game},
author = {Zhongjian Lin and Haiqing Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.02512},
year = {2018}
}
备注
Econometric Society Summer Meeting 2014, Texas Econometrics Camp 2014