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Enregistrement W3042525782 · doi:10.3982/qe923

Estimating local interactions among many agents who observe their neighbors

2020· article· en· W3042525782 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueQuantitative Economics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueGame Theory and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésStochastic gameNetwork formationComputer scienceBest responseSet (abstract data type)Complete informationInferenceFraction (chemistry)Simple (philosophy)Mathematical economicsGame theoryProcess (computing)Artificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In various economic environments, people observe other people with whom they strategically interact. We can model such information‐sharing relations as an information network, and the strategic interactions as a game on the network. When any two agents in the network are connected either directly or indirectly in a large network, empirical modeling using an equilibrium approach can be cumbersome, since the testable implications from an equilibrium generally involve all the players of the game, whereas a researcher's data set may contain only a fraction of these players in practice. This paper develops a tractable empirical model of linear interactions where each agent, after observing part of his neighbors' types, not knowing the full information network, uses best responses that are linear in his and other players' types that he observes, based on simple beliefs about the other players' strategies. We provide conditions on information networks and beliefs such that the best responses take an explicit form with multiple intuitive features. Furthermore, the best responses reveal how local payoff interdependence among agents is translated into local stochastic dependence of their actions, allowing the econometrician to perform asymptotic inference without having to observe all the players in the game or having to know the precise sampling process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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.

Tête enseignante Opus0,266
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,138 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle