局部误设定二分网络中的稳健推断
计量经济学
2024-03-21 v1
摘要
本文介绍了一种在局部误设定下对二分网络进行稳健推断的方法。我们关注一类具有误设定条件矩约束的对偶网络模型。该误设定框架是局部的，因为误设定的影响随样本量变化。我们利用这种局部渐近方法构建了一个稳健估计量，该估计量在误设定的邻域内对于均方误差是极小化极大最优的。此外，我们引入了偏差感知的置信区间，以考虑局部误设定的影响。这些置信区间在稀疏网络渐近下对感兴趣的真实参数具有正确的渐近覆盖。蒙特卡洛实验表明，该稳健估计量在有限样本和稀疏网络中表现良好。作为实证例证，我们研究了经济学家之间科学合作网络的形成。
引用
@article{arxiv.2403.13725,
title = {Robust Inference in Locally Misspecified Bipartite Networks},
author = {Luis E. Candelaria and Yichong Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.13725},
year = {2024}
}