文件名称：社交网络中的隔离结构模型-研究论文
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更新时间：2024-06-08 12:34:47
Social Networks Bayesian Estimation Markov
在本文中，我开发并估计了具有异构主体的战略网络形成的动态模型。 理论上的主要结果是存在唯一的平稳平衡，该平衡描述了观察数据中特定网络的概率。 结果，可以仅在单个时间点使用网络的一次观察来估计结构参数。 该估计是具有挑战性的，因为即使对于非常小的网络，对似然函数的精确评估在计算上也是不可行的。 为了克服这个问题，我提出了一种避免直接评估可能性的贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗算法。 该方法极大地减少了估计后验分布的计算负担，并允许在高维模型中进行推断。 我使用来自Add Health的数据，提出了一项应用程序，用于研究学校友谊网络中的隔离问题。 后者包含美国学校代表性样本中每个学生的实际社交网络。 我的结果表明，对于白人学生，同种族朋友的价值随着学校中白人比例的降低而降低。 对于非裔美国学生来说，这种关系是相反的。 该模型用于研究不同的反种族隔离政策如何影响平衡中的网络结构。 我发现属于种族群体的学生比例与预期的均衡隔离水平之间呈倒U型关系。 这些结果表明，应仔细设计这些政策以使其有效。