计量经济学

经济计量学会杂志

国际经济促进会
理论与统计和数学的关系

编辑:Guido W.Imbens•打印ISSN:0012-9682•在线ISSN:1468-0262

计量经济学:2017年5月,第85卷,第3版

稠密网络形成的结构模型

https://doi.org/10.3982/ECTA10400
第825-850页

安吉洛·梅勒

本文结合战略网络和随机网络的特点,提出了一个网络形成的经验模型。回报取决于直接联系,也取决于联系外部性。玩家随机连续见面,短视地更新他们的链接。在温和的假设下,网络形成过程是一个潜在的博弈,并收敛到指数随机图模型(ERGM),生成有向密集网络。我为大型网络中的ERGM提供了新的识别结果:如果链路外部性为非负,则ERGM与具有独立链路的Erdős–Rényi模型是渐近不可区分的。只有当至少一个外部性为负且足够大时,我们才能识别参数。然而,ERGM的标准估计方法可能具有指数级的缓慢收敛性,即使模型具有渐近独立的链接。因此,我使用贝叶斯MCMC方法估计参数。当参数可识别时,我证明了估计算法在几乎二次时间内收敛。


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对“密集网络形成的结构模型”的补充

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对“密集网络形成的结构模型”的补充

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对“密集网络形成的结构模型”的补充

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