Causal Effects in Matching Mechanisms with Strategically Reported Preferences
本文提出了一种能够抵御策略性偏好误报的识别方法,利用智利大学录取数据推导了学校分配因果效应的精确界限,从而揭示了毕业成功率在偏好与分配结果上的显著异质性。
73 篇论文
本文提出了一种能够抵御策略性偏好误报的识别方法,利用智利大学录取数据推导了学校分配因果效应的精确界限,从而揭示了毕业成功率在偏好与分配结果上的显著异质性。
本文提出了一种基于自归一化原理的结构断点检验方法,用于检测预测分位数和 CoVaR 回归中的不稳定性,该方法在预测变量平稳或非平稳时均有效,并通过模拟与实证研究验证了其优良性能。
该论文通过引入“偏好平等”等具有明确规范内涵的公理,证明了任何类型的投票规则属于基于多数边距的投票规则当且仅当满足这些公理,从而为这一数学性质赋予了规范性基础。
本文通过形式化证明,填补了 Ruud (1983) 未完全确立的空白,证实了在满足 Manski (1975, 1985) 所识别的特定条件下,二元选择模型的准极大似然估计量(QMLE)具有斜率一致性,从而表明逻辑回归在适当条件下能一致地估计斜率系数。
该研究通过自适应鲁棒优化框架,揭示了欧洲电力系统在应对区域性“静风”(Dunkelflaute)极端天气事件时,系统成本随灾害范围非线性激增的规律,并指出需通过跨国协调、长时储能及均衡部署可再生能源来构建具有韧性的脱碳电网。
本文通过构建两个章节的理论模型并结合中国省级数据实证,深入探讨了异质性波动下的贸易动态,揭示了货币政策与创新驱动对出口竞争力的差异化影响,以及劳动市场波动在不同政策情境下对进出口贸易的非对称效应。
该论文针对存在不可逆崩溃风险的动态博弈,提出了“可持续剥削均衡”(SEE)这一精炼概念,通过剔除导致崩溃的序列非理性路径,在生存保持的马尔可夫均衡中筛选出既满足可再谈判稳定性又能最大化剥削者收益的均衡解。
该论文针对存在战略溢出效应的多委托人团队激励设计问题,通过引入同时追踪诚实服从路径下的结果分布与单边偏离可达结果分布集的新方法,克服了传统模型中因激励相容机制对应不连续而导致的均衡缺失难题,确立了广义主从问题中均衡机制存在的通用条件。
该研究通过实验发现,相较于明确的风险概率,用户对数据泄露的“模糊性”担忧(即不知确切泄露概率)才是导致其回避个性化 AI 服务的关键因素,且这种回避行为在敏感与匿名数据场景下均显著存在。
本文通过建立期望效用框架,推导了出行时间波动成本与时间成本比值的理论上限,揭示了该比值受时间变异系数及用户风险偏好(风险规避与谨慎性)共同决定的关键规律,为交通服务早期决策提供了数据需求低且具原则性的基准参考。
该论文通过建立包含无限代际收入流的简化模型,在施加一致性、连续性、独立性、可行性及尺度不变性等公理后,推导并确立了作为代际收入转移规则的一类几何分配法则。
该论文构建了一个包含异质性企业与工人的解析模型,通过一对多匹配机制揭示市场效率冲击如何驱动商业周期,并解释了工资与生产率分布的周期性特征。
该论文基于结构方程框架,研究了代理人在面对新颖数据时如何更新其因果信念,并分析了这些信念如何影响决策,进而提出了一个当代理人基于当前信念采取最优行动所获得的反馈能够被该信念合理化的“稳态”概念。
该论文通过构建包含固定资本存量的投入产出模型,将复杂劳动还原与价值转型问题重构为物理生产约束下的可行分配空间,证明了只要宏观经济产生实物剩余,维持劳动力生存所需的还原比率即构成有界可行集,从而在逻辑上实现了劳动价值论与名义价格体系的一致性,并基于中国 2023 年 199 部门投入产出数据进行了实证检验。
该论文提出了“采样对数均衡”(SLE)这一用于群体博弈的稳态概念,该概念结合了有限样本的信息摩擦与随机选择机制,并表明在大样本下 SLE 可近似为由采样噪声产生的收益扭曲项所修正的虚拟博弈对数均衡,从而揭示了有限采样如何系统性改变均衡行为并产生均衡选择效应。
该论文通过考察风险厌恶程度变化如何影响投标吸引力,统一分析了其在第一价格拍卖(促使出价更高)和第二价格拍卖(促使出价更低)中的均衡比较静态效应。
该论文通过解析合成控制法的模型灵活性(以自由度形式表征)并推导可估计的信息准则,为在协变量或惩罚变体中选择参数提供了优于交叉验证的方法,并通过天津车牌摇号政策的实证研究验证了其有效性。
本文研究了在可审计且存在审计成本的情况下,针对未来收入不确定资产的最优拍卖设计,得出最优机制为收取线性特许权使用费并设定上限,且出价越高者需支付更多现金预付款但面临更低的 royalty 上限。
本文提出了一种修正的条件平方和(MCSS)估计量,通过修改目标函数有效消除了分数阶 ARFIMA 模型中常数项估计带来的偏差,显著提升了该估计量在小样本下的表现,并重新分析了三个经典数据集。
该论文引入了基于加权混淆的信息排序,证明了该排序等价于条件于无关事件下的普通混淆,并通过诱导后验信念分布的支撑集特征,从静态决策问题中的信息价值比例关系以及隐藏马尔可夫过程下的停时问题中的期望收益两个角度给出了决策理论刻画。