Unobserved Preference Heterogeneity in Demand Using Generalized Random Coefficients
Unobserved Preference Heterogeneity in Demand Using Generalized Random Coefficients
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使用广义随机系数的需求中未观察到的偏好异质性
DOI：
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发表时间：
2017
影响因子：
8.2
通讯作者：
Krishna Pendakur
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Arthur Lewbel;Krishna Pendakur
本文证明了一般非线性和可加模型中随机系数联合分布的非参数识别的一个新的识别定理。这不同于现有的随机系数模型，不强加一个线性指数结构的回归。然后，我们模型未观察到的偏好异质性消费者需求的效用函数与随机巴顿尺度。这些Barten尺度在非线性需求方程中表现为随机系数。使用加拿大的数据，我们比较估计的能源需求函数，没有随机Barten尺度。我们发现，未观察到的偏好异质性大大影响估计消费者剩余成本的能源税。
We prove a new identification theorem showing nonparametric identification of the joint distribution of random coefficients in general nonlinear and additive models. This differs from existing random coefficients models by not imposing a linear index structure for the regressors. We then model unobserved preference heterogeneity in consumer demand as utility functions with random Barten scales. These Barten scales appear as random coefficients in nonlinear demand equations. Using Canadian data, we compare estimated energy demand functions with and without random Barten scales. We find that unobserved preference heterogeneity substantially affects the estimated consumer surplus costs of an energy tax.
识别无单调性的不可分离模型中的边际效应
影响因子：
6.1
作者：
Hoderlein;Mammen
通讯作者：
Mammen
随机效用模型的非参数分析
DOI：
10.3982/ecta14478
发表时间：
2018
期刊：
arXiv: Statistics Theory
影响因子：
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作者：
Y. Kitamura;J. Stoye
通讯作者：
J. Stoye