论文标题
估计可分离匹配模型
Estimating Separable Matching Models
论文作者
论文摘要
在本文中，我们提出了两种简单的方法，以估算Galichon和Salanié中引入的可转移和可分离实用程序的匹配模型（2022）。第一种方法是最小距离估计器，该估计器依赖于匹配的广义熵。第二个依赖于更特别但流行的Choo and Siow（2006）模型的重新制定；它使用具有双向固定效果的通用线性模型（GLM）。
In this paper we propose two simple methods to estimate models of matching with transferable and separable utility introduced in Galichon and Salanié (2022). The first method is a minimum distance estimator that relies on the generalized entropy of matching. The second relies on a reformulation of the more special but popular Choo and Siow (2006) model; it uses generalized linear models (GLMs) with two-way fixed effects.
