A Random Attention Model
A Random Attention Model
复制标题
随机注意力模型
DOI：
10.1086/706861
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发表时间：
2020
影响因子：
8.2
通讯作者：
Suleymanov, Elchin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cattaneo, Matias D.;Ma, Xinwei;Masatlioglu, Yusufcan;Suleymanov, Elchin
本文阐述了如何可以推断偏好时，注意力是有限的和随机的观察选择。我们引入了一个随机注意力模型，我们放弃任何特定的注意力形成，而是考虑一个大类的非参数随机注意力规则。我们的直觉条件，单调注意力，捕捉的想法，每个考虑集竞争决策者的注意力。然后，我们发展了一个显示偏好理论，并得到可检验的影响。我们提出了计量经济学方法识别，估计和推断的显示偏好。最后，我们提供了一个通用的软件实现我们的估计和推理结果和模拟证据。
This paper illustrates how one can deduce preference from observed choices when attention is both limited and random. We introduce a random attention model where we abstain from any particular attention formation and instead consider a large class of nonparametric random attention rules. Our intuitive condition, monotonic attention, captures the idea that each consideration set competes for the decision maker’s attention. We then develop a revealed preference theory and obtain testable implications. We propose econometric methods for identification, estimation, and inference for the revealed preferences. Finally, we provide a general-purpose software implementation of our estimation and inference results and simulation evidence.
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