Quantile Regression Analysis of the Rational Addiction Model: Making unobservable heterogeneity observable
Notice bibliographique
Résumé
The Rational Addiction (RA) model assumes that individual decisions about the consumption of harmful and addictive commodities are made on a rational basis (Becker and Murphy, 1988). In this context, rational means forward looking, i.e. a tendency to take account of future consequences of current consumption decisions. Different individuals may well attach different weights to the present relative to the future. The degree to which an individual is forward looking in her consumption decisions is revealed not by her current consumption level but rather by the time path of her consumption of an addictive commodity. Hence, the need to estimate a forward looking second order difference equation (SODE) as part of the process of testing the RA model. Most studies using micro level data estimate a single SODE for the whole sample. This involves estimating an average propensity to be forward looking for the entire sample, even when it is believed that different fully rational individuals in the same sample may have different propensities to be forward looking. Forward looking behaviour is an aspect of treating the consumption of an addictive commodity as part of an inter-temporal optimization problem. Inter-temporal optimization is characterized by what are known as saddle point dynamics and the information about an individual’s propensity to be forward looking is contained in what are known as the characteristic roots of the equation (Ferguson, 2003). In a sample of heterogeneous individuals we expect propensity to be forward looking to differ across individuals and the best way to identify these differences is by looking at the dynamic behaviour of the individual consumption paths. Estimating a common SODE for everyone hides this key difference. In this paper, we make the argument that the best place to look for differences in individual propensities to be forward looking is in dynamic behaviour considered at different points in the distribution of the consumption of an addictive commodity. To do this we adopt techniques of Quantile Regression, (QR) estimating RA type difference equations in consumption across quantiles of cigarette consumption. We use panel data to ensure that we are examining the behaviour of individuals across time. Our hypothesis is that we will find differences in the degree of forward looking behaviour characterizing the time paths of consumption across quantiles in the micro-level data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».