[論文レビュー] Identification in discrete choice models with imperfect information

Cristina Gualdani, Shruti Sinha|arXiv (Cornell University)|Nov 11, 2019

Game Theory and Voting Systems被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、報酬関連状態について不完全な情報を持つ状況下で、離散的選択モデルにおける好みと反事後的結果を同定する手法を開発する。1人プレーヤーのベイズコーラテッド均衡（1BCE）を用いて、線形計画法により鋭い同定集合を特徴付ける。このフレームワークを2017年英国選挙の空間的投票モデルに適用し、不完全情報が有権者の福祉や政党支持に顕著な影響を及ぼすことが示された。特に、労働党の得票率上昇の一部は、有権者に限られた情報が与えられても、イデオロギー的立場の変化に起因している。

ABSTRACT

We study identification of preferences in static single-agent discrete choice models where decision makers may be imperfectly informed about the state of the world. We leverage the notion of one-player Bayes Correlated Equilibrium by Bergemann and Morris (2016) to provide a tractable characterization of the sharp identified set. We develop a procedure to practically construct the sharp identified set following a sieve approach, and provide sharp bounds on counterfactual outcomes of interest. We use our methodology and data on the 2017 UK general election to estimate a spatial voting model under weak assumptions on agents' information about the returns to voting. Counterfactual exercises quantify the consequences of imperfect information on the well-being of voters and parties.

研究の動機と目的

• 意思決定者が報酬関連状態について不完全な情報を有する状況下でも、離散的選択モデルに対する頑健な同定手法を開発すること。
• 意思決定者の情報構造に強い仮定を課さずに、報酬パラメータの鋭い同定集合を特徴付けること。
• 政策干渉に対する反事後的結果の計算可能で実用的な境界を提供すること。
• 現実世界の状況下で、不完全情報が有権者および政治的政党の福祉に与える影響を評価すること。
• 弱い情報仮定の下で、2017年英国下院選挙の空間的投票モデルに本手法を適用すること。

提案手法

• 離散的選択モデルを自然に対する1人プレーヤーのゲームとして再解釈し、あらゆる可能な情報構造を表現できる1人プレーヤーのベイズコーラテッド均衡（1BCE）を用いる。
• 1BCE集合のアウマン期待値を用い、線形等式および不等式で定義される凸集合として、鋭い同定集合を特徴付ける。
• 世界の状態が連続的である場合に、鋭い同定集合を構築するためにスィーブベースの手続きを採用する。
• 与えられたパラメータ値が同定集合に属するかどうかを特定するために線形計画法を解き、計算の実行可能性を保証する。
• 1BCEに基づくモデルによる確率と観察データを組み合わせることで、反事後的選択確率の鋭い境界を導出する。
• 2017年英国選挙データを用いて空間的投票モデルを推定し、政策位置の変更を模擬する反事後的状況を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 意思決定者が世界の状態について不完全に情報を持つ状況下で、離散的選択モデルにおける好みをどのように同定できるか。
• RQ2 情報構造が未知であり、弱く制限される状況下で、報酬パラメータの鋭い同定集合は何か。
• RQ3 不完全情報下で、政策干渉の反事後的影響が有権者の選択確率にどのように作用するか。
• RQ4 不完全情報が現実世界の選挙における有権者および政治的政党の福祉に、どの程度影響を及ぼすか。
• RQ5 完全情報の仮定下での結果と比較して、どのような違いが生じるのか。民主的結果にどのような意味があるか。

主な発見

• 2017年英国選挙のキャンペーン中、労働党の得票率上昇は、社会的ケア分野での左寄りの政策シフトに起因する部分がある。これは、不完全情報下でも成立する。
• 不完全情報下での労働党の得票率の反事後的変化は、-0.5682から0.0163の範囲（95％信頼集合）に収まり、損失またはわずかな利益の可能性を示している。
• 完全情報下では、反事後的損失は-0.2283と推定され、不完全情報が政策シフトの全般的な否定的影響を隠蔽していた可能性がある。
• スィーブベースの線形計画法を用いて、空間的投票モデルの鋭い同定集合を構築し、計算の実行可能性を確保した。
• 意思決定者の情報構造を完全に知らない前提でも、反事後的結果の有効かつ鋭い境界を提供する。
• 結果は、情報の摩擦が政治的結果および有権者の福祉に顕著に影響を及ぼすことを確認しており、民主的対応性および政党戦略に影響を及える。