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与此同时，网络模型的计量经济学理论也有了一些发展。更有趣的文章是UCLA盛树阳今年在Econometrica上发表的一篇文章。与我介绍的方法不同的是，Sheng 假设网络不是动态形成的。但每个人同时决定与谁成为朋友。

f_{22}代表第二个人已经拥有的朋友数量，g_{12}代表两个人之间的分离程度，这意味着需要找到几个中间人来连接两个人。这样的设置带来的困难在于，这个博弈会存在多个均衡，所以盛的方法是做部分辨识，即不假设多个均衡存在时的均衡选择问题，从而得到参数的区间估计。

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但近年来，两者出现了重叠。我认为，把它们统称为网络科学更合适。下面简要介绍经济学家如何估计友谊模型（Christakis et al. 2010）。模型中需要估计的参数为(,,Omega)，其中所有代表网络结构对效用的影响，即外部性的影响。

如果我们限制全部为0，那么网络结构对交友决策没有影响，动态模型和静态模型没有区别，因此可以直接通过lossic回归得到参数估计。国际贸易的例子是一个有向图，但如果我们考虑人与人之间的联系，我们可以画一个无向图。

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