Резюме

Ние изучаваме връзката между домашното насилие и емоционалните знаци, свързани с победи и загуби на местни професионални футболни отбори. Ние предполагаме, че рискът от насилие се влияе от полезността „печалба-загуба“ на резултатите от играта около рационално очаквана референтна точка. Нашият емпиричен анализ използва полицейски доклади за инциденти с насилие в неделя по време на професионалния футболен сезон. Контролирайки разпространението на точките преди мача и размера на местната зрителска аудитория, откриваме, че разочароващите загуби (поражения, когато отборът домакин е бил прогнозиран да спечели с 4 или повече точки) водят до 10 процента увеличение на домашното насилие от мъже срещу техните съпруги и приятелки. Обратно, загубите, когато се очаква играта да е близо, имат малък и незначителен ефект. Разстроените победи (когато е било прогнозирано, че отборът домакин ще загуби) също имат малко влияние върху насилието, в съответствие с асиметрията във функцията на полезност печалба-загуба. Нарастването на насилието след неприятна загуба е концентрирано в тесен времеви прозорец близо до края на играта и е по-голямо за по-важните игри. Не намираме доказателства за актуализиране на референтната точка въз основа на резултата на полувремето.

Бел.ред.: Статията е част от задълбочено научно изследване и не е леко четиво.

Въведение

Насилието от мъже срещу членове на собственото им семейство е една от най-често срещаните, но объркващи форми на престъпно поведение. ¹ Една интерпретация е, че вътресемейното насилие е инструментално поведение, което се използва от доминиращи мъже, за да контролират своите партньори и деца (напр. Добаш и Добаш, 1979 ). ² Алтернативен възглед е, че семейното насилие е изразително поведение, което или осигурява положителна полза за някои мъже (напр. Tauchen et al., 1991 ; Aizer, 2010 ), или възниква неволно, когато спорът ескалира извън контрол (напр. Straus, Gelles и Steinmetz, 1980 ; Johnson, 2009 ).

Едно изразително тълкуване на семейното насилие предполага потенциално важна роля на емоционалните сигнали (или „висцерални фактори“) в ускоряването на насилието. ³ В тази статия ние изучаваме ефектите от емоционалните знаци, свързани с победи и загуби на местни професионални футболни отбори, използвайки полицейски доклади за семейно насилие по време на редовния сезон на Националната футболна лига (NFL). По-конкретно, ние предполагаме, че рискът от насилие се влияе от полезността „печалба-загуба“, свързана с резултатите от играта около рационално очаквана референтна точка ( Koszegi and Rabin, 2006 ).

Нашият фокус върху професионалния футбол е мотивиран от три съображения. Първо, феновете на NFL са силно привързани към местните си отбори. Домашните мачове в неделя следобед обикновено привличат 25% или повече от местната телевизионна аудитория. ⁴ Второ, съществуването на добре организиран пазар за залагания ни позволява да направим извод за очаквания резултат от всяка игра и да го използваме като отправна точка за полезността на печалбата и загубата. ⁵ Обуславянето на разпространението на точките преди играта също ни позволява да тълкуваме всеки диференциален ефект от победа срещу загуба като причинно-следствен ефект от резултата от играта. Трето, структурата на състезанието в NFL и наличието на подробна статистика на игрите улесняват идентифицирането на повече или по-малко важни игри и измерването на актуализираната вероятност за победа на отбора домакин по средата на играта.

Други две скорошни проучвания изследват връзката между футбола и насилието. Gantz, Wang и Bradley (2006) свързват полицейските доклади за семейно насилие с появата на игри на НФЛ, включващи местния отбор, и установяват, че дните на игра са свързани с по-висок процент на насилие. Rees и Schnepel (2009) документират ефектите от домашните мачове на колежанския футбол върху нивата на нападения, вандализъм и престъпления, свързани с алкохол. ⁶Ние отиваме отвъд тези проучвания, като изследваме ефектите от победите и загубите спрямо очакванията преди играта, като контролираме размера на местната зрителска аудитория, като изучаваме времето на насилствените инциденти между деня, като сравняваме ефектите от повече и по-малко важни игри и чрез тестване за потенциално актуализиране на референтната точка за резултатите от играта, използвайки резултата на полувремето.

Нашият анализ включва данни за семейно насилие за над 750 градски и окръжни полицейски агенции в Националната система за отчитане на инциденти (NIBRS), обединени с информация за неделните мачове на NFL, изиграни от 6 отбора за период от 12 години. Контролирайки разпределението на точките преди мача и размера на местната телевизионна аудитория, откриваме, че „разстроените загуби“ от отбора домакин (загуби, когато отборът е бил прогнозиран да спечели с 4 или повече точки) водят до приблизително 10% увеличаване на броя на полицейските доклади за домашно насилие от страна на интимен партньор от мъж върху жена. В съответствие с поведението на референтната точка, загубите, когато се очаква играта да е близо, нямат значителен ефект върху семейното насилие. Разстроените победи (т.е. победи, когато се очаква отборът домакин да загуби) също нямат значително влияние върху степента на насилие,

Увеличаването на насилието след разстроена загуба е концентрирано в тесен времеви прозорец около края на играта, както може да се очаква, ако насилието се дължи на преходни емоционални шокове. Ние също така откриваме, че разочароващите загуби в по-важни мачове (тези, които включват традиционен съперник или когато отборът все още е в спор за плейофи) имат по-голям ефект върху степента на насилие. И накрая, ние тестваме дали референтната точка за емоционални знаци е преразгледана през първата половина на играта, но не намираме доказателства за актуализиране.

Взети заедно, нашите открития предполагат, че емоционалните сигнали, базирани на резултатите от професионални футболни игри, оказват относително силен ефект върху появата на семейно насилие. Изчисленото въздействие на разстроена загуба, например, е около една трета по-голямо от скока на насилието на голям празник като Четвърти юли. В по-широк план, нашето изследване допринася за нарастващ обем от работа относно важността на поведението на референтната точка и предоставя базирана на терен емпирична подкрепа за прогнозата на Koszegi и Rabin (2006), че индивидите определят печалбите и загубите около рационално очаквана референтна точка, с по-силни реакции на загуби, отколкото на печалби.

Отидете на:

II. Моделиране на ефекта от емоционалните сигнали и семейното насилие

Този раздел представя опростен модел на въздействието на резултатите от играта на NFL върху появата на семейно насилие и описва нашата емпирична рамка за измерване на ефектите от тези сигнали. Нашата ключова хипотеза е, че победите и загубите генерират емоционални знаци, които отразяват полезността „печалба-загуба“ около рационална отправна точка. Ние разглеждаме два алтернативни механизма, чрез които сигналите влияят на насилието. Първият се основава на парадигмата на семейния конфликт в социологията ( Straus, Gelles и Steinmetz, 1980 ) и изследванията върху загубата на контрол (напр. Baumeister и Heatherton, 1996 ; Bernheim и Rangel, 2004 ; Loewenstein и O’Donoghue, 2007) и третира насилието като непреднамерен резултат от взаимодействия в предразположени към конфликти семейства. Предполагаме, че мъжете са по-склонни да загубят контрол, когато са били изложени на негативен емоционален шок. Вторият е модел на семейно договаряне, при който жените търпят насилие в замяна на междусемейни трансфери, а търсенето на насилие от страна на мъжете нараства след отрицателен сигнал.

II.A. Модел на загуба на контрол

Помислете за двойка, че всеки период има известен риск от конфликтно взаимодействие (т.е. разгорещено несъгласие или спор). С известна вероятност h ≥ 0 взаимодействието ескалира до насилие (т.е. съпругът „губи контрол“). ⁷ Вероятността от загуба на контрол се влияе от емоционалните сигнали, свързани с изхода y от професионална футболна игра, където y =1 показва победа на домакинския отбор, а y =0 показва загуба. Като оставим p =E[ y ], приемаме, че:

h =  

h ⁰  − μ( 

y  −  

p ), (1)

където μ е полезността печалба-загуба, свързана с резултата от играта ( Koszegi and Rabin, 2006 ). За простота приемаме, че μ е частично линеен, сμ( 

y  −  

p ) = α( 

y  −  

p ),  

y  −  

p  < 0 = β( 

y  −  

p ),  

y  −  

p  > 0, 

за положителни константи α и β. Отбягването от загуба предполага, че α > β, т.е. че пределният ефект на положителен сигнал е по-малък от пределния ефект на отрицателен сигнал.

Признавайки, че y е двоично, подразбиращите се вероятности за загуба на контрол са

чЛ( p ) =ч0+ a pчУ( p ) =ч0− β( 1 − p )ако y= 0 ( загуба ) _ако y= 1 ( победа ) _.(2)

Горната линия вФигура 1представлява h ^L ( p ). Когато p =0, загубата на домакинския отбор е напълно очаквана и няма емоционален знак, така че h ^L = h ⁰ . Когато p >0, загубата е „лоша новина“, с по-силен отрицателен сигнал, толкова по-високо е p : по този начин h ^L нараства в p . Долната линия на фигурата представлява h ^W ( p ). Победа, когато p =0 е „най-добрата възможна“ новина, водеща до най-ниската вероятност за загуба на контрол, h ⁰ −β. За по-високи стойности на pпобедата е по-малко положителен шок, така че h ^W също се увеличава в p .

Фигура I

Риск от насилие след загуба или победа

Ако приемем, че вероятността за конфликтно взаимодействие е q ≥0, вероятността за инцидент с насилие, при условие че се гледа играта, е qh . Ако съпругът винаги наблюдава, вероятността от насилие следователно е ( h ⁰ +α p ) q в случай на загуба и ( h ⁰ −β( 1−p )) q в случай на победа. Диференциалният ефект на загуба спрямо победа върху вероятността от насилие е:Δ(риск| 

p ) = [β + (α − β) 

p ] 

q , (3)

което е положително и нараства по p , като се приеме, че α > β.

В Card and Dahl (2009) представяме перспективен модел, при който съпрузите решават предварително дали да гледат мач или не, като вземат предвид удоволствието от гледането на победа срещу загуба и риска от излагане на емоционален сигнал ако гледат. В този случай диференциалният ефект на загуба спрямо победа върху вероятността от насилие може да се запише като:Δ(риск| 

p ) = [β + (α − β) 

p ] × E[ 

q |watch,  

p ] × Prob[watch| 

p ].(4)

Сравнението на (4) с (3) показва, че дискреционното поведение на гледане ще засили ефекта от увеличаването на p върху диференциалния ефект на загуба спрямо победа, ако повече хора гледат игра, когато p е по-високо, и/или ако съставът на зрителската аудитория се измества към по-склонни към конфликти мъже, когато p е по-високо.

II.B. Алтернативен модел

Един прост модел на загуба на контрол е общо взето в съответствие с литературата за ситуативното семейно насилие (напр. Straus, Gelles и Steinmetz, 1980 ; Gelles и Straus, 1988; Johnson, 1995 ) и с последните икономически модели на пристрастяването ( Bernheim и Rangel, 2004 ) и провал на самоконтрола ( Loewenstein and O’Donoghue, 2007 ). По отношение на прогнозите, свързващи емоционалните знаци с насилието, обаче, това е неразличимо от модел на семейно договаряне, в който мъжете ценят изразяването на насилие и техните предпочитания се влияят от емоционални знаци от функция печалба-загуба като μ (y−p ) в уравнение (1) . ⁸Потенциално важно разграничение между тези модели е реакцията на жертвата на насилие. В модела на договаряне жертвата получава обезщетение за нараняванията си и оптималният избор на насилие приравнява желанието на съпруга да плати за насилието с пределната цена на партньора му. Като се има предвид това, жертвите нямат стимул да се обадят на полицията или да предприемат други защитни действия (и всъщност външната намеса е неефективна, с изключение на външни ефекти, наложени на трети страни, като деца). ⁹ Защитното поведение се тълкува по-лесно в модел на загуба на контрол, при който нито една от страните не печели от насилието. Въпреки това и двата модела предполагат подобна връзка между емоционалните сигнали и вероятността от семейно насилие.

II.C. Оценяване на ефекта от емоционалните сигнали

Тестваме прогнозираните ефекти от положителните и отрицателните емоционални знаци, използвайки модел на броене на Поасон за броя на докладваните от полицията епизоди на семейно насилие в градове и окръзи в щати с „домашен“ отбор на NFL. Както е обсъдено по-долу, ние класифицираме игрите въз основа на разпределението на точките в Лас Вегас в три категории: домакински отбор, който има вероятност да спечели, противников отбор, който има вероятност да спечели, или мач, който се очаква да бъде близо. След това напасваме модели, които включват пълен набор от взаимодействия между предварителната класификация и това дали мачът е спечелен или загубен от отбора домакин (3×2=6 категории), третирайки дни без игра (т.е. недели, когато отборът домакин има празна седмица или играе в друг ден от седмицата) като основен случай. Като проверка на устойчивостта, ние също приспособяваме модел с полином в разпределението на точките, взаимодействащ с резултата от играта.

Нашето основно предположение за идентифициране е, че резултатът от игра на НФЛ е случаен и зависи от разпространението в Лас Вегас. Въз основа на разпространението преди играта можем следователно да тълкуваме всяка разлика между процента на семейно насилие след победа или загуба като причинно-следствен ефект от изхода на играта. Тестваме поведението на референтната точка, като тестваме дали въздействието на загубата е по-голямо, когато се очаква отборът домакин да спечели, отколкото когато се очаква мачът да е близо или се очаква отборът да загуби. Ние също така тестваме за асиметрични реакции към добри и лоши новини, като сравняваме степента на ефекта от разстроени загуби и разстроени печалби.

Отидете на:

III. Източници на данни и конструиране на извадка

III.A. Измерване на семейното насилие: Данни на NIBRS за докладвано от полицията насилие

Нашият емпиричен анализ се основава на полицейски доклади за семейно насилие в Националната система за съобщаване на инциденти (NIBRS). NIBRS включва доклади за престъпления до отделни полицейски агенции: докладите не са непременно свързани с арест. ¹⁰ Всеки доклад включва информация за характеристиките на жертвата (възраст, пол и т.н.), извършителя (пол, връзка с жертвата) и инцидента (дата, час от деня, местоположение, наранявания).

NIBRS има две основни предимства за нашето изследване. Първо, включва всички случаи на семейно насилие, регистрирани от дадена агенция. Тъй като семейното насилие е сравнително рядко явление, необходимо е пълно преброяване, за да се измерят отговорите на резултатите от играта на НФЛ в конкретни дни на определени места. Второ, NIBRS включва информация в реално време за датата и часа на инцидента. Други източници на информация за семейното насилие (като Националното проучване за жертвите на престъпления) се основават на припомняне за период от няколко месеца и не могат да се използват за измерване на случаите по точен ден и час.

Едно ограничение на NIBRS е, че включва само докладвано от полицията семейно насилие. ¹¹ Сравнение на подразбиращия се процент на насилие, преживяно от жени на възраст 18–54 години в NIBRS, с процента в Националното проучване за насилието срещу жени от 1995 г. (NVAWS) предполага, че NIBRS улавя относително висока част от сериозно насилие (т.е. епизоди, които биха били класифицирани като нападение или сплашване). По-конкретно, ние изчисляваме, че годишният риск от IPV ​​е приблизително 1,6% на година в 2000 NIBRS, срещу 1,3% на година в NVAWS (1995–96). ¹² Второ ограничение е, че участието на полицейските агенции в NIBRS е доброволно и е относително ниско. Общата част от населението на САЩ, обхваната от NIBRS, е била само 4% през 1995 г., но е нараснала до 25% до 2006 г.

Както беше отбелязано в други проучвания (напр. Vazquez, Stohr и Purkiss, 2005 ; Gantz, Wang и Bradley, 2006 ), степента на семейно насилие варира значително през дните от седмицата, с много по-високи нива през уикендите, отколкото през делничните дни. С оглед на тези модели и малкия брой игри на NFL в дни, различни от неделя, ние избрахме да опростим нашия анализ, като ограничим нашата извадка до 17-те недели по време на редовния сезон на NFL. Ние определяме интимното партньорско насилие (IPV) като инцидент на обикновено нападение, утежнено нападение или сплашване от съпруг, партньор или приятел/приятелка. Нашият основен фокус е върху IPV между мъж и жена, възникващ у дома между обяд и полунощ източно време.

маса 1предоставя обобщена статистика за IPV за нашата извадка за прогнозиране (в неделя по време на редовния футболен сезон) за набора от агенции на NIBRS, използвани в нашия анализ (всички докладващи полицейски агенции в набора от щати, които съпоставяме с отбори от NFL, както е описано в следващия раздел ). ¹³ В нашата извадка за оценка общият процент на IPV е 1,28 на 100 000 индивида на ден. ¹⁴ Панел A показва как степента на насилие от интимен партньор варира според местоположението и връзката жертва-нарушител. Повечето от жертвите на IPV са жени (81%) и повечето са жертви у дома (82%), което води до нашия фокус върху инцидентите мъже-жени у дома. ¹⁵ В рамките на този клас насилието от съпрузи срещу техните съпруги и насилието от мъже срещу неженени партньори представляват приблизително равни дялове.

Таблица I

Обобщена статистика за насилието от интимни партньори, данни на NIBRS, 1995–2006.

Отворете в отделен прозорец

Бележки: Данните са доклади за насилие от интимен партньор до местните полицейски агенции в Националната система за докладване на базата на инциденти (NIBRS) за щатите и годините, изброени вТаблица 2. Интимен партньор се определя като съпруг (включително граждански и бивш съпруг) или гадже/приятелка. Насилието се определя като нападение при утежнени обстоятелства, обикновено нападение или сплашване. Участието на алкохол показва, че докладващият служител е отбелязал, че или алкохолът, или наркотиците са допринасящ фактор. Леко нападение е просто нападение или сплашване без нараняване; сериозно нападение е нападение с утежнени обстоятелства или всяко нападение с физическо нараняване. Фракциите на категориите за размера на агенцията се претеглят от средното население в по-малките спрямо по-големите градове и окръзи.

Панел Б стеснява фокуса до насилието от мъж върху жена, случващо се у дома. За да характеризираме грубо тежестта на даден инцидент, ние класифицирахме утежняващите нападения и други инциденти, включващи физическо нараняване, като „сериозни нападения“, а останалите форми на IPV като „леки нападения“. ¹⁶ Използвайки тази класификация, малко над половината от инцидентите с IPV между мъже и жени у дома са сериозни нападения.

Широко разпространено е мнението, че употребата на алкохол допринася за семейното насилие ( Klostermann and Fals-Steward, 2006 ) и може да засили ефектите от емоционалните сигнали ( Exum, 2002 ). За съжаление информацията за употребата на алкохол в NIBRS е ограничена до една променлива, показваща дали нарушителят е бил заподозрян в употреба на алкохол (или наркотици) по време или малко преди престъплението. Като цяло около 20% от домашните инциденти на IPV между мъже и жени посочват алкохола или наркотиците като допринасящ фактор.

III.Б. Съвпадение на данните за отбора на NFL с данните за насилието на NIBRS

Ние свързваме данните на NIBRS с екипните записи за „местни“ франчайзи на NFL. Тъй като данните на NIBRS не са налични за много по-големи градове, сравнително малко отбори от NFL могат да бъдат съпоставени с нивата на престъпност в града (или окръга), който е домакин на техния домашен стадион. Като алтернатива, ние се съсредоточаваме върху градове и окръзи в щати , където има един отбор от НФЛ (или близък отбор), като присвояваме всички юрисдикции в щата на този отбор. Използвайки този подход и изисквайки поне 4 години данни за престъпления да са налични за даден отбор, успяхме да съпоставим шест отбора от НФЛ със 763 агенции на NIBRS.

Таблица 2показва шестте футболни отбора в нашата извадка, със свързаните състояния на NIBRS, изброени в скоби. ¹⁷ За всеки отбор ние също показваме рекорда за победи и загуби в примерните години, за които са налични данни от NIBRS, и броя на докладващите агенции в щата през тази година. Три отбора (Каролина Пантърс, Детройт Лайънс и Ню Инглънд Пейтриътс) разполагат с NIBRS данни за всичките 12 години, започвайки от 1995 г. и продължавайки до 2006 г. Останалите три отбора (Денвър Бронкос, Канзас Сити Чийфс и Тенеси Тайтанс) влизат извадката на NIBRS през следващите години. В рамките на даден щат броят на докладващите агенции в NIBRS има тенденция да нараства с течение на времето, въпреки че има някои низходящи колебания, тъй като някои агенции напускат програмата.

Таблица II

Футболни отбори на NFL, съпоставени с агенциите на NIBRS.

Отворете в отделен прозорец

Бележки:

* до рекорд за редовен сезон показва, че отборът е играл след сезона. Докладващите агенции могат да бъдат градове или окръзи в щата, посочени в скоби.

Рекордите за победи и загуби, отчетени вТаблица 2показват голямо разнообразие в екипите. Детройт имаше слаб резултат през по-голямата част от периода на извадката, докато Денвър и Нова Англия бяха сравнително успешни. Дори за даден отбор обаче има колебания от година на година. Денвър, например, имаше рекорд от 14-2 победи-загуби през сезон 1998 г. (и спечели Superbowl), но имаше губещ сезон през 1999 г. Тъй като прогнозираните резултати от играта са склонни да се основават на скорошно минало представяне, тези модели намекват за разпространението както на разочароващите загуби (напр. по време на сезона на Denver Bronco през 1999 г.), така и на разстроените победи (напр. по време на сезона на Kansas City Chief през 2003 г.). Ние характеризираме разстроените загуби и разстроените печалби по-официално, като използваме разпределението на точките в Лас Вегас в следващия подраздел.

Като цяло 6-те отбора в нашата извадка могат да бъдат съпоставени с 993 футболни мача от редовния сезон и 53 плейофни мача. Характеристиките на тези игри са показани в горния панел наТаблица 3. По-голямата част (87%) от мачовете от редовния сезон се играха в неделя. Както беше отбелязано по-рано, като се имат предвид сезонните и вътрешноседмичните вариации в нивата на семейно насилие, ние избрахме да опростим нашия емпиричен дизайн, като се фокусираме върху неделните мачове от редовния сезон. Характеристиките на тези игри и свързания с тях местен телевизионен пазар са обобщени в панели B и C наТаблица 3.

Таблица III

Обобщена статистика за футболни игри на НФЛ и телевизионни рейтинги на Nielsen.

Отворете в отделен прозорец

Бележки: Извадката обхваща отборите и годините, изброени вТаблица 2. Началните часове на игрите са приблизителни. Вижте бележките къмТаблица 6за дефиниции на важни игри. Рейтингите на Nielsen започват през 1997 г. за Каролина, Денвър, Детройт и Нова Англия; 1998 за Тенеси; и 2000 за Канзас. Оценките за игрите от 20:00 не включват сезон 2006, тъй като предаванията преминаха от кабел/сателит (ESPN/TNT) към ефирна мрежа (NBC) през 2006 г. Средните рейтинги за игри от 20:00 през 2006 г. са 33,9% и 9,1%, когато местният отбор играе и съответно не играе

III.C. Очаквани резултати от пазарите за залагане

Залагането на резултатите от мачовете на NFL се организира чрез букмейкърите в Лас Вегас, които уравновесяват пазара, използвайки спред в точките. Ако разликата в точките е −3 за един отбор срещу друг, отборът трябва да спечели с повече от 3 точки, за да се изплати залогът за този отбор. Пазарната оценка на изхода от дадена игра се съдържа в стойността на затваряне на точковия спред (така наречената „линия на затваряне“).

Предишни изследвания предполагат, че разпределението на точките е безпристрастен предсказател на резултатите от играта в NFL (напр. Pankoff 1968 ; Gandar et al., 1988 ). За да потвърдим това заключение, събрахме данни за спредовете на точките и крайните резултати за всичките 3725 футболни мача на NFL, изиграни през сезоните 1995–2006.Фигура 2показва връзката между действителния и прогнозирания спред на точките във всяка игра. Действителният спред е „по-шумен“ от прогнозирания спред, но двете са силно свързани. Всъщност, регресията на действителния спрямо прогнозирания спред дава коефициент от 1,01 (стандартна грешка = 0,03). Следователно няма доказателства срещу нулевата хипотеза за ефективна прогноза. Освен това R-квадратът на връзката е сравнително силен (0,20), което предполага, че затварящата линия е информативен предиктор за резултатите от играта.

Фигура II

Диференциал на крайния резултат спрямо разпространението на точките преди играта

Бележки: Реализираната разлика в резултата е крайният резултат на противника минус местния отбор. Начертаната регресионна линия има пресечна точка от −.17 (se=.21) и наклон от 1.01 (se=.03).

Вертикалните линии вФигура 2разделете прогнозираните спредове на три региона, в зависимост от това дали отборът домакин се прогнозира да спечели с поне 4 точки, прогнозира се загуба с поне 4 точки или се прогнозира да има равен мач. Около 45% от игрите се очаква да бъдат близки: останалите игри са разделени поравно в двете опашки. В нашия емпиричен анализ използваме тези три категории, за да класифицираме игрите като „предвидени победи“, „предвидени близки мачове“ и „предвидени загуби“ за отбора домакин.

Нашият модел е написан по отношение на ex-ante вероятността за победа на домакинския отбор, а не на разпределението на точките. Съпоставянето между двете е показано вФигура 3. За да изведем тази връзка, направихме регресия на вероятността за победа на отбора домакин на полином от трети ред в разпространението. Напасната връзка следва очакваната форма на „обратна S-крива“ и е симетрична. За спредове от ±14 точки (диапазон, който включва 98% от игрите) вероятността за печалба е много близка до линейната, като всяко увеличение с една точка на спреда се превръща в 3% намаление на вероятността за печалба. За игри със спред от −4 точки или по-малко („предвидени победи“) вероятността за победа на домакинския отбор е 63% или по-голяма. За „предвидени загуби“ (спред ≥ 4) вероятността за печалба е 37% или по-малко.

Фигура III

Вероятност за победа като функция на спреда

Забележка: Кривата се напасва от регресия на вероятността за победа на местния отбор върху полином от трети ред в разпространението.

Табло Б наТаблица 3обобщава прогнозираните резултати от 866 неделни игри от редовния сезон в нашата извадка за анализ на IPV. От тези мачове 283 (33%) бяха прогнозирани победи за отбора домакин, 206 (24%) бяха прогнозирани загуби и 377 (44%) бяха прогнозирани близки мачове. По-големият брой прогнозирани победи отколкото загуби в нашата извадка отразява включването на два относително успешни отбора (Денвър и Нова Англия). Отчитаме също и действителните резултати от игрите: отборът домакин загуби сравнително малко (28%) от игрите, които бяха предпочитани да спечелят с 4 или повече точки, и спечели сравнително малко (32%) от игрите, които беше прогнозирано да загубят с 4 или повече точки. Сред прогнозираните близки мачове процентът на победа на домакините беше приблизително 50%.

Както е обсъдено в раздел VD по-долу, ние представяме някои анализи на резултатите от играта спрямо действителния спред в точките на полувремето (което наричаме „спред на полувремето“ – имайте предвид, че това не е актуализиран прогнозиран спред от пазарите за залагане, а по-скоро наблюдаваното точкова разлика на полувремето). Подобно на крайния резултат, спредът на полувремето е по-променлив от спреда преди мача: до средата на мача само 28% от игрите са по-близо от 4 точки, докато 44% са в същия диапазон, използвайки спреда преди мача. Разликата между полувремето също е по-добър предсказател за крайния изход на играта. Например, сред игрите, в които отборът домакин водеше с 4 точки или повече на полувремето, делът на загубите беше 18% (срещу 28%, използвайки същата класификация на разпространението преди мача).

Панел B също така показва две други важни характеристики на игрите на NFL, които изследваме в по-късни анализи: началното време и вероятната емоционална значимост на играта. Най-големият дял от игрите (68%) в нашата извадка имаше начален час 13:00. Повечето от останалите (26%) имаха начален час в 16:00, докато само 6% бяха нощни игри. Ние разглеждаме три мерки за емоционална значимост: дали отборът домакин все още е бил в плейофна битка; дали играта се играе срещу традиционен отбор „съперник“; и дали играта включва необичайно голям брой чували, обороти или наказателни ярдове. ¹⁸Повечето игри от редовния сезон (68%) се играят, когато отборът все още е в плейофна битка, докато около една пета се играят срещу традиционен съперник, а около 40% включват голям брой чували, обороти или наказателни ярдове. Ние определяме „силно изпъкналите“ игри като тези, в които отборът домакин все още е бил в плейофна битка и или е играл срещу традиционен съперник, или е имал необичаен брой чували, обороти или наказателни ярдове. Тези игри представляват 37% от нашата извадка.

III.D. Мерки за гледане

Закупихме данни от Nielsen Media Research („Nielsen“) за шестте телевизионни пазара, съответстващи на отборите в нашата съвпадаща извадка NIBRS-NFL. Nielsen използва информация от измервателни устройства, инсталирани в извадка от домове, за да оцени частта от всички „телевизионни домакинства“, които гледат дадена програма в даден момент. Табло С отТаблица 3показва рейтингите на Nielsen за неделните футболни мачове от редовния сезон в нашата извадка за оценка (всяка точка на Nielsen представлява 1 процент от местните телевизионни домакинства). Средно 24% от всички домакинства гледат играта на техния местен отбор в типична неделя. За разлика от това, телевизионната аудитория в неделя следобед, когато местният отбор не играе, е само една четвърт по-голяма.

Фигура 4изобразява частта от домакинствата, гледащи мач (с отклонение от средната зрителска аудитория на същия медиен пазар в неделните дни на мача) срещу разпространението преди мача. Прогнозната регресионна линия в графиката показва, че очакваната аудитория пада с около 1 процентен пункт, тъй като спредът нараства от −4 (предвидена победа от отбора домакин) до +4 (предвидена загуба). Това не е голям ефект и ние заключаваме, че всяка различна реакция към резултатите от прогнозираните печалби спрямо прогнозираните загуби е малко вероятно да се дължи на промени в зрителската аудитория.

Фигура IV

Телевизионна аудитория за местни игри и разпространението

Забележка: Всяка рейтингова точка се равнява на 1% от общия брой телевизионни домакинства на местния пазар. Начертаната регресионна линия контролира фиксираните ефекти на екипа и има пресечна точка от 24,89 (se=.20) и наклон от −.12 (se=.03).

Отидете на:

IV. Иконометричен модел и основни резултати от оценката

IV.A. Иконометричен модел

Като се има предвид базираният на инциденти характер на данните от NIBRS, ние определяме регресионен модел на Поасон за броя на случаите на насилие от интимен партньор, докладвани от дадена полицейска агенция в дадена неделя от редовния сезон на NFL. Конкретно предполагаме, чеlog(μ 

_j t ) = θ 

_j +  

X _j t γ + f( 

p _j t ,  

y _j t ; λ), (5)

където μ _jt представлява очаквания брой инциденти на IPV, докладвани от агенция j за период от време t , θ _j представлява фиксиран ефект за агенцията (който контролира размера и общите характеристики на популацията, обслужвана от агенцията), X _jt представлява набор от променящи се във времето контроли (напр. контроли за сезона и времето) и f( p _jt , y _jt ; λ) е обща функция на p _jt , вероятността за победа на отбора домакин за мач, изигран на дата t и y _jt , действителният резултат от играта, с параметри λ. Предполагаме, чеp _jt = p( S _jt ), където S _jt е наблюдаваното разпространение на точките преди играта, което ни позволява да напишемlog(μ 

_j t ) = θ 

_j +  

X _j t γ +  

g ( 

S _j t ,  

y _j t ; λ).(5′)

Основният ни интерес е ефектът от загуба или победа на отбора домакин, контролирайки разпространението. Ако приемем, че пазарът на залагания в Лас Вегас предоставя ефективни прогнози за резултатите от игрите на НФЛ, действителният резултат от играта е „толкова добър, колкото случаен“, когато контролираме разпространението, а спецификация като (5′) дава безпристрастни оценки на причинно- следствения ефект загуба спрямо победа. ¹⁹

Предимство на спецификацията на Поасон е, че могат да бъдат включени фиксирани ефекти, без да се създава инцидентен проблем с параметрите (виж Камерън и Триведи, 1998 ). Това е потенциално важно в контекста на NIBRS, тъй като има много малки полицейски агенции с относително малък брой случаи на семейно насилие. Второ полезно свойство на спецификацията на Поасон е, че съгласуваността на оценките на максималната вероятност на параметрите, свързани с променящите се във времето ковариати (и по-специално параметрите λ), изисква само правилно да сме посочили условната средна стойност за log(μ _jt ) ( Камерън и Триведи, 1986 г. ). Съгласуваността не изисква процесът на пристигане за IPV инциденти да е всъщност Поасон.

IV.B. Базови емпирични резултати

Таблица 4 представя резултати за нашите изходни регресии на Поасон за насилието от страна на интимен партньор от мъж върху жена у дома, което се случва между 12 часа следобед и 12 часа сутринта в неделя от редовния сезон на NFL. В тези модели приемаме, че

g ( 

S _j t ,  

y _j t , λ) = λ 

₁  · 1( 

S _j t  ≤ −4) + λ 

₂  · 1( 

S _j t  ≤ −4)1( 

y _j t = 0) + λ 

₃  · 1(−4 <  

S _j t  < 4) + λ 

₄  · 1(−4 <  

S _j t  < 4)1( 

y _j t = 0) + λ 

₅  · 1( 

S _j t  ≥ 4) + λ 

₆  · 1( 

S _j t  ≥ 4)1(

y _j t = 1), 

т.е. ние включваме манекени за три диапазона на разпространението и взаимодействия на тези манекени с индикатор за резултата от играта. Основните коефициенти, представляващи интерес, са λ ₂ , λ ₄ и λ ₆ , които измерват съответно ефектите от разстроена загуба, близка загуба и разстроена печалба. Коефициентите, свързани с обхвата на разпространението (λ ₁ , λ ₃ , λ ₅ ) също са потенциално интересни, но по-малко лесни за тълкуване, тъй като вариацията в S може да бъде свързана с други фактори, които влияят на вероятността от IPV.

Таблица IV

Неочаквани емоционални сътресения от футболни игри и насилие от страна на интимни партньори от мъж върху жена, случващо се у дома.

Отворете в отделен прозорец

Бележки: Стандартни грешки в скоби, групирани по отбор×сезон (62 групи). Предсказаната победа показва точков спред от −4 или по-малко (отрицателните спредове показват броя точки, с който се очаква отборът да спечели); предвиденото затваряне показва точков спред между -4 и +4 изключителен; прогнозираната загуба показва спред от +4 или повече. Извадката е ограничена до неделя по време на редовния футболен сезон на NFL. Агенциите са правоприлагащи звена на NIBRS, докладващи за престъпления за град или окръг; агенциите се съпоставят със съответния местен отбор от NFL за техния щат. Единицата за наблюдение е ден на агенция (където денят продължава от 12:00 ч. до 23:59 ч. ET). В извадката са включени 12 футболни сезона и 17 седмици във всеки сезон. Празничните променливи включват индикатори за Бъдни вечер, Коледа, Нова година, Нова година, Хелоуин, както и уикендите за Деня на благодарността, труда, Колумб и Деня на ветераните. Метеорологичните променливи включват индикатори за горещи, висок топлинен индекс, студени, ветровити, дъждовни и снежни дни. Подизвадката от данни на Nielsen е ограничена до наблюдения с налични телевизионни рейтинги; за по-ранни сезони не всички местни пазари бяха проследени от Nielsen Media Research (вижте бележката къмТаблица 3).

Основният модел в колона (1) наТаблица 4включва индикаторите за спред и взаимодействията с променливите за печалба или загуба, както и набор от фиксирани ефекти на агенцията. Колони 2–5 добавят три набора от променящи се във времето ковариати: сезон, седмица от сезона и празнични манекени; местните метеорологични условия в деня на играта; и рейтинга на Nielsen за излъчване на местния мач от NFL. Данните на Nielsen са налични само за 90% от игровите дни в нашата извадка, които се случват през 1997 г. или по-късно. За да проверим чувствителността на нашите резултати към извадката, колона 4 представя спецификация, идентична на тази в колона 3 (с фиксирани ефекти от агенцията и контрол на датата и времето), но отговаря на подизвадката с данни на Nielsen.

Фокусирайки се върху коефициентите, свързани с резултата от играта (в първите три реда на таблицата), забележете, че оценките са доста стабилни в спецификациите, както би се очаквало, ако резултатът от играта е ортогонален на другите ковариати, зависи от разпространението. ²⁰Оценките показват, че разстроена загуба води до приблизително 10% увеличение на процента на IPV мъже срещу жени у дома. За разлика от това, изчислените ефекти от загуба, когато играта е била прогнозирана да бъде близо, са само около една четвърт до една трета по големина и никога не са значими. Разликата осигурява директна поддръжка за референтно поведение на феновете. Дори по-изненадващо може би е, че разстроените победи изглежда имат малък или никакъв защитен ефект. Всъщност очакваните ефекти от разстроена печалба са по-скоро положителни, отколкото отрицателни, както би се очаквало, ако реакцията на печалбите и загубите е симетрична. Официалните тестове за симетрия (сравняващи ефекта от разстроена загуба с отрицателния ефект за разстроена печалба) са показани в предпоследния ред на таблицата и показват съществени доказателства за неприязън към загуба.²¹

В колона 5 изследваме ефекта от контролирането на броя на домакинствата, настроени да гледат местен мач. Оценките на публиката на Nielsen са важен фактор за насилието в деня на играта (t=2,2), като насилието от интимния партньор нараства с около 0,3% за всеки процентен пункт увеличение на броя на домакинствата, гледащи играта. Важно е обаче, че добавянето на този заместител за броя на двойките вкъщи заедно по време на игра няма ефект върху очакваните ефекти от резултатите от играта. Това предполага, че асиметричната реакция към разочароващи загуби и разстроени печалби не може да се припише на по-малкия брой зрители за очаквани загуби.

Отидете на:

V. Разширения и проверки за устойчивост

VA Време за доклади за насилие в рамките на деня

Нашите основни спецификации изследват ефекта от резултатите от играта на NFL върху инциденти с IPV в дванадесетчасовия период, започващ по обяд. Използвайки информация от NIBRS относно времето на докладите за инциденти (което е кодирано до часа на деня), можем да прецизираме тези модели и да проверим дали моделът е в съответствие с причинно-следствения ефект от резултата от играта. По-конкретно, ние използваме отделни модели за инциденти в различни 3-часови времеви прозорци, позволявайки отделни коефициенти за игри, започващи в 13:00 (68% от неделните игри) и 16:00 (26% от неделните игри). ²² Моделите – представени вТаблица 5– включват оценката на Nielsen за броя на домакинствата, гледащи мач, въпреки че ключовите коефициенти са много сходни, когато тази променлива е изключена.

Таблица V

Време на шокове и насилие.

Отворете в отделен прозорец

Бележки: Стандартни грешки в скоби, групирани по отбор ×сезон. Регресиите включват фиксирани ефекти на агенцията, манекени за сезона, манекени за седмицата на сезона и променливите за празниците и времето, описани в бележката къмТаблица 4. Прогнозните модели са сравними с базовия модел в колона 3 отТаблица 4. Вижте бележките къмТаблица 4за детайли. Всяка колона е единична регресия за даден период от три часа и позволява отделни коефициенти за игри, започващи в 13:00 срещу 16:00.

Всяка колона отТаблица 5показва ефектите от резултатите от играта върху насилието в различен времеви прозорец. За прозореца от 12:00 до 15:00 (колона 1) няма значителен ефект от резултатите от играта. Тъй като крайните резултати от игрите от 13:00 и 16:00 часа все още са неизвестни в 15:00 часа, това е в съответствие с предположението, че резултатът от играта е важен. За сравнение, за прозореца от 15:00 до 18:00 (колона 2) има значителен ефект на загуба от разстройство за игри от 13:00, но няма значителен ефект за игрите от 16:00. Игрите от 13:00 часа завършват в този интервал, докато игрите от 16:00 часа все още продължават, така че отново моделът е в съответствие с причинно-следствения ефект от резултата от играта. Между 18:00 и 21:00 (колона 3) няма значителен ефект от неприятна загуба за игрите от 13:00, но значителен ефект (значително 31% увеличение на насилието) за игрите от 16:00. накрая по време на интервала от 21:00 до полунощ (колона 4), нито един от двата коефициента на загуба при разстройство не е статистически значим. Накратко, докато стандартните грешки са доста големи, особено за по-малко на брой игри от 16:00 (които включват само 16 разочароващи загуби и 13 разочароващи победи), данните предполагат, че скокът в насилието след разочароваща загуба е концентриран в тесен времеви прозорец около края на играта.

VB Емоционално важни игри

Ако приемем, че връзката между резултатите от играта на НФЛ и насилието възниква чрез емоционални сигнали, може да се очаква, че по-„емоционално значимите“ игри ще имат по-голям ефект. Моделите вТаблица 6изследвайте относителните ефекти от резултатите от играта за по-забележими игри (горен панел) и по-малко забележими игри (долен панел), като използвате класификациите за изпъкналост, въведени вТаблица 3. ²³ В колона 1 определяме значимостта според това дали отборът домакин все още е в състезание за плейоф (въз основа на това, че има поне 10% шанс да стигне до плейофите). Сред такива игри ефектът от разстроена загуба нараства до 13%, докато ефектът от близка загуба се повишава до 5% и е незначително значим (t=1,8). За разлика от това, когато отборът домакин вече не участва в плейофната битка, ефектът от разочароващата загуба е малък и статистически незначим. Ефектите от разстроени загуби в двата типа игри са статистически различни един от друг на ниво 11% (трети-последен ред на таблицата).

Таблица VI

Шокове от Emotionally Salient Games.

Отворете в отделен прозорец

Бележки: Стандартни грешки в скоби, групирани по отбор ×сезон. Регресиите включват фиксирани ефекти на агенцията, манекени за сезона, манекени за седмицата на сезона и променливите за празниците и времето, описани в бележката къмТаблица 4. Прогнозните модели са сравними с базовия модел в колона 3 отТаблица 4. Вижте бележките къмТаблица 4за детайли. Всяка колона е единична регресия, която позволява отделни коефициенти по тип игра. Все още в спор за плейоф показва, че даден отбор има по-голям от 10% шанс да стигне до плейофите, като се има предвид текущият им рекорд за победи и загуби, въз основа на вероятността всеки отбор от NFL да е успял да стигне до плейофите с такъв рекорд за победи и загуби между 1995 и 2006 г. Традиционни съперници означава игра между традиционни съперници, както е определено от „Съперничества в Националната футболна лига“ в Уикипедия .

Колона 2 разглежда игри срещу традиционен съперничещ отбор. Ефектът от разстроена загуба е около два пъти по-голям за игра със съперничество в сравнение с игра без съперничество (20% срещу 8%, p-стойност за тест за равенство = 0,01). Има също незначително значително увеличение на насилието след разочароваща победа срещу съперник (t=2,0), модел, който не е в съответствие с нашия прост модел на емоционално подсказване.

Разстроените загуби в игри, които са особено разочароващи за феновете, също могат да генерират по-голяма емоционална реакция. В колона 3 разглеждаме ефектите от три потенциално разочароващи събития: 4 или повече чувала, 4 или повече обръщания или 80 или повече наказателни ярда. Поне едно от тези събития се случва в около 40% от игрите в нашата извадка. За разочароващи игри, дефинирани по този начин, изчисленият ефект от разочароваща загуба е 15%, в сравнение с приблизително 7% увеличение на насилието за разочароващи загуби в неразочароващи игри.

В последната колона наТаблица 6, ние стесняваме фокуса до 37% от игрите, в които отборът домакин все още е в битка за плейофите и или играе с традиционен съперник, или играта включваше необичаен брой чували, обороти или дузпи. Ефектът от разстроена загуба сега е 17% увеличение на IPV, в сравнение с 13% увеличение за всички игри за плейофни състезания в колона 1. Освен това ефектът от разстроена загуба е много близо до нула за игри, които не отговарят тези критерии. (Всъщност нито един от коефициентите на спред или взаимодействие на резултатите не е голям или значим за тези игри). Тези модели предполагат, че общото покачване на IPV след разочароваща загуба се дължи изцяло на загуби в игри, които са „най-важни“ за феновете. ²⁴

VC алтернативно параметризиране

Моделите вТаблици 4–6пълен контрол за разпространението на точките преди играта с помощта на прост набор от индикатори за 3 диапазона на разпространението. Като алтернатива, ние приспособяваме набор от модели с полином от втори ред в разпределението на точките и взаимодействие между полинома и фиктив за загуба на домакинския отбор. В съответствие с нашите базови спецификации, резултатите показват, че ефектът от загубата на домакинския отбор върху насилието от страна на интимния партньор е голям и положителен, когато се очаква домакинският отбор да спечели, и намалява стабилно с увеличаване на очакваната вероятност за победа на домакинския отбор. Този модел е налице и когато ограничаваме вниманието до „силно забележими“ игри, дефинирани като в колона 4 отТаблица 6.Фигура 5показва оценените ефекти на взаимодействие за силно забележими игри, заедно със свързаните (по точки) 95% доверителни интервали. За силно изпъкнали игри със спредове на точки преди игра по-малко от -2 или така, ефектът от загубата е положителен и значително различен от нула. За прогнозирани близки игри и прогнозирани загуби ефектите от загуба са незначително различни от нула.

Фигура V

Диференциално увеличение на насилието за загуба спрямо победа, като функция на разпространението, за силно значими игри

Бележки: Прекъснатите линии са точкови 95% доверителни интервали. Силно изпъкналите игри включват игри, в които местният отбор все още е в плейофна битка и също играе срещу традиционен съперник или има необичайно голям брой сакове, обороти или наказания (вижтеТаблица 6).

VD Актуализиране на референтната точка за резултатите от играта

Досега приемахме, че семейното насилие е свързано с разликата между действителните резултати от играта и очакванията на феновете преди мача . През приблизително 3-те часа, през които играта действително се случва обаче, феновете получават нова информация за вероятността от крайна победа и е интересно да се запитаме дали референтната точка за емоционалния сигнал на крайния резултат се коригира съответно. Изглежда, че е необходима известна лепкавост, за да се генерира моделът на ефектитеТаблица 5, което показва малка или никаква реакция, докато играта е в ход, но нарастване на насилието след неприятна загуба. Тъй като много от тези загуби биха били предсказуеми по средата на играта, ако феновете действително актуализират референтната си точка, крайният резултат няма да е изненада. За да отговорим на въпроса по-официално, ние използваме информация за резултата на полувремето, за да формираме актуализиран спред, и питаме дали нарастването на насилието след загуба е по-добре обяснено с очакванията преди мача или тези към полувремето.

За да продължите, нека p ₀ означава вероятността за победа на домакинския отбор въз основа на разпределението преди мача и нека p ₁ обозначава разпределението на точките на полувремето (т.е. действителната разлика в точките на полувремето). Да приемем, че емоционалният сигнал, генериран от резултата от играта ( y ), се основава на отклонението от актуализирана референтна точка:

p ^∗ = δ 

p ₁ + (1 − δ) 

p ₀ .

При напълно рационално актуализиране δ би било равно на коефициента на спред на полувремето в регресия на вероятността за крайна победа на спредовете преди играта и на полувремето (което е приблизително 0,6), докато при твърди очаквания δ=0. ²⁵ Замествайки този израз в уравнение (3) , предвидената разлика в риска от насилие след загуба спрямо победа ставаΔ(риск| 

p ) = [β + (α − β)δ 

p ₁ + (α − β)(1 − δ) 

p ₀ ] 

q .(3′)

Разглеждането на този израз предполага да разширим нашия основен модел, като включим втори набор от индикатори за разстроена загуба, разстроена печалба и т.н., базирани на спреда на полувремето.

Резултатите от оценката от два алтернативни варианта на тази разширена спецификация са представени вТаблица 7. Поради перфектната ко-линейност не можем просто да възпроизведем нашите базови модели, като добавим манекени за 3-те диапазона на разпространението на полувремето и пълен набор от взаимодействия с фиктивни загуби или победи. ²⁶ В първата колона на таблицата е представена една оценима спецификация, която премахва основните ефекти за обхвата на спреда на полувремето. В тази спецификация прогнозните взаимодействия с прогнозираните резултати въз основа на разпространението преди играта са много подобни на оценките от нашия базов модел, докато взаимодействията с прогнозираните резултати въз основа на полувреметоразпространението са малки и незначителни (поотделно и заедно). Резултати от алтернативна и по-пестелива спецификация са представени в колони 2 и 3. Тук ние включваме линейна контрола за спреда и фиктивна за дните без игра, вместо фиктивни за диапазона на спреда. Като проверка на валидността на тази по-проста спецификация, моделът в колона 2 изключва всички променливи за полувремето. Както и в нашите базови модели, тази проста спецификация показва приблизително 10% ефект от разстроени загуби и малки и незначителни ефекти от разстроени печалби и близки загуби. Колона 3 разширява този модел чрез добавяне на фиктивни стойности за разстроена победа, разстроена загуба и близка загуба въз основа на прогнози, използващи спред на полувремето. Както в колона 1, променливите за полувремето са общо незначими (p=0,50), въпреки че точковите оценки са малко по-големи по величина.в началото на играта , с малко или никакво актуализиране, използвайки информация от полувремето.

Таблица VII

Актуализиране въз основа на разликата в резултата на полувремето.

Отворете в отделен прозорец

Бележки: Стандартни грешки в скоби, групирани по отбор × сезон. Регресиите включват фиксирани ефекти на агенцията, манекени за сезона, манекени за седмицата на сезона и променливите за празниците и времето, описани в бележката къмТаблица 4.Оценените модели са сравними с базовия модел в колона 3 отТаблица 4. Вижте бележките къмТаблица 4за детайли. Предсказаната победа, прогнозираното затваряне и прогнозираната загуба се основават на спред в точките преди играта (отрицателните спредове показват броя точки, с които се очаква отборът да спечели). Предсказаната печалба показва точков спред от −4 или по-малко; предвиденото затваряне показва точков спред между -4 и +4 изключителен; прогнозираната загуба показва спред от +4 или повече. Предсказаната победа на полувремето, прогнозираното затваряне на полувремето и прогнозираната загуба на полувремето се основават на „спреда на точките“ на полувремето, който е наблюдаваната разлика в точките на полувремето (където отрицателният спред на полувремето показва броя точки, с които отборът действително печели на полувремето) . Предсказаната победа на полувремето показва спред на полувремето от −4 или по-малко; прогнозирано затваряне на полувремето показва спред между полувремето между -4 и +4 изключителен; предвидената загуба на полувремето показва спред на полувремето от +4 или повече.онлайн Приложение Таблица 1 .

VE Други форми на семейно насилие, употреба на алкохол и наркотици, тежест на насилието

Както е отбелязано вмаса 1, най-често срещаните случаи на семейно насилие са тези, извършени у дома от мъже срещу техните съпруги и приятелки. Въпреки че нашите основни резултати се отнасят до тези типове инциденти, ние също изследвахме ефектите от резултатите от игрите на NFL върху семейното насилие, извършено на различни места и включващо различни комбинации от жертви и нарушители. Резултатите са обобщени в Приложение Таблица 2 (достъпно в онлайн приложението) . Откриваме, че разстроените загуби нямат значителен ефект върху насилието извън дома. В резултат на това ефектът върху общНасилието от мъж върху жена (комбинирайки у дома и извън дома) е малко по-малко от ефекта върху домашното насилие (около 7%). Също така установяваме, че резултатите от игрите на NFL нямат голям или значителен ефект върху процента на насилие от страна на интимни партньори, извършено от жени. От друга страна, насилието от мъже срещу съпруги и приятелки реагира еднакво на разстроени загуби. Степента на насилие срещу членове на семейството, различни от интимен партньор (напр. дете, брат или сестра или родител), също не показва значима връзка с резултатите от местните игри на НФЛ, докато има известна индикация за ефект върху нивата на насилие у дома срещу приятели.

За да придобием известна представа за видовете инциденти, които са най-засегнати от емоционалните сигнали на резултатите от играта на NFL, ние използваме отделни модели на Поасон за инциденти с алкохол и/или наркотици, както и за сериозни срещу леки нападения. ²⁷ Резултатите, обобщени в Приложение Таблица 3 на онлайн приложението , предполагат, че всички форми на IPV нарастват след разстроена загуба, без значителна разлика в нарастването на свързаните с алкохола и несвързаните с алкохол нарушения. Ние също така разгледахме инциденти, случващи се в по-големи и по-малки места (население над и под 50 000 към 2000 г.) и инциденти, извършени от по-млади и по-възрастни нарушители (на възраст под 30 спрямо 30 или повече години), и открихме незначително различни ефекти от разстроени загуби .

VF Други тестове за устойчивост

И накрая, проведохме редица допълнителни проверки на спецификациите, за да преценим надеждността на нашите основни резултати. Те са обобщени в Приложение Таблица 4 на онлайн приложението . Проверките на спецификациите включват използването на отрицателен биномиален модел вместо Poisson, оценка на модели с фиксирани ефекти за дата и включване на отделни линейни времеви тенденции за всеки от отделните отбори в нашата извадка. Нито една от тези промени няма голямо влияние върху основните ни резултати. Ние също така проучихме различни начини за справяне с наличието на дни без докладвани престъпления в данните на NIBRS. Успокоително, основните ни резултати са много сходни, независимо дали третираме тези дни „без престъпление“ като липсващи или истински нули.

VI. ДИСКУСИЯ

Нашите емпирични резултати показват приблизително 10% ефект от разстроена загуба от местния отбор на НФЛ върху процента на насилие от страна на интимен партньор от страна на мъж върху жена у дома. За да предоставим някакъв контекст за мащаба на този ефект, ние оценихме набор от модели на Поасон за скоростта на IPV през всички дни от годината за 6-те състояния на нашата извадка за оценка. Тези модели включваха фиксирани ефекти на агенцията, разширен набор от празнични манекени, манекени за деня от седмицата, месеца и примерната година и същия набор от метеорологични контроли, включени в основните ни модели. ²⁸ Получените оценки показват големи и точно изчислени ефекти на големите празници върху степента на IPV: например Коледа +18%, Денят на благодарността +20%, Ден на паметта +30%, Нова година +31%, Нова година + 22%, а 4 ^юли+29%. Те също така показват значителен положителен ефект от по-горещото време: спрямо ден с максимална температура под 80 градуса, IPV е с 8% по-висок, когато максималната температура е над 80. По този начин загубата на разстройство е сравнима с ефекта от горещо или около една трета от ефекта на празник като Деня на паметта или Четвърти юли. Считаме, че мащабът на ефекта на подсказване, който се дължи на разстроена загуба, е доста голям, като се има предвид, че само част от населението са сериозни футболни фенове и че нашата извадка до голяма степен изключва градовете, в които се намират отборите на NFL.

Нашите открития допълват литературата за въздействието на медиите върху насилието и благосъстоянието на жените. Доказано е, че телевизията влияе върху различни поведения и нагласи, включително избор на плодовитост, статус на жените и приемливостта на насилието от интимен партньор ( La Ferrara et al., 2008 ; Jensen and Oster, 2009 ). Както подчертават Dahl и DellaVigna (2009) , медиите (по-специално филмите с насилие) влияят на поведението не само чрез съдържание, но и защото променят времето, прекарано в алтернативни дейности. В нашия случай футболните мачове на NFL вероятно ще сплотят двойки, а емоционалните сигнали, свързани с телевизионните игри, поставят жените в повишен риск от злоупотреба.

От по-широка гледна точка, нашият анализ допринася за нарастващата литература за важността на референтните точки в наблюдаваното поведение (вижте DellaVigna, 2009 за преглед; Crawford и Meng, 2009 за скорошен емпиричен принос; и Abeler et al. 2009за скорошен лабораторен експеримент). Ключово предимство на нашата настройка е, че „рационалните“ референтни точки за резултатите от играта на NFL са лесно забележими и варират значително в различните игри. Нашето откритие, че разстроените загуби имат голям ефект върху семейното насилие, докато загубите в игри, които се очаква да бъдат близки, имат малки и незначителни ефекти, осигурява потвърждение за рационално формиране на отправна точка. В сравнение с големите и систематични ефекти от разстроени загуби, ние също откриваме много малки ефекти от разстроени печалби, което предполага, че печалбите и загубите имат асиметрични поведенчески ефекти.

UC Berkeley и NBER

UC San Diego и NBER

Бележки под линия

^* Това изследване е подкрепено от грант от Националния институт за детско здраве и човешко развитие (1R01HD056206-01A1). Благодарни сме на редактора и четирима анонимни рецензенти за много полезни коментари и предложения. Rachana Bhatt, Graton Gathright и Yoonsoo Lee предоставиха изключителна изследователска помощ. Благодарим също така на Винсънт Крауфорд, Джули Кълън, Дейвид Дал, Ботунд Косеги, Матю Рабин и особено на Стефано ДелаВиня за ценни съвети относно по-ранна чернова, както и на участниците в семинара в университета Бригъм Йънг, Клермонт Маккена, Федералния резерв на Сейнт Луис, SITE, UC Berkeley , UC Irvine, UC Santa Barbara, UC San Diego и University of Stavanger Norway за коментари и предложения.

¹ Има 2,5 до 4,5 милиона физически посегателства, нанасяни на възрастни жени от техен интимен партньор годишно ( Rand and Rennison, 2005 ). Около една трета от жените жертви на убийства в САЩ са били убити от техния съпруг или партньор ( Fox and Zawitz, 2007 ).

² Chwe (1990) показва, че болезнено наказание може да възникне в модел на агенция, когато агентът има ниски външни възможности, дори ако наказанието е скъпо за принципала. Bloch и Rao (2002) предлагат модел, при който съпрузите използват насилие, за да сигнализират за качеството на брака си на семействата на съпругите си.

³ Вижте Loewenstein (2000) за обща дискусия и Laibson (2001) и Bernheim и Rangel (2004) за модели на ефекта от външни сигнали върху вземането на решения.

⁴ През 2008 г. неделните футболни мачове на NFL бяха най-високо оценените местни програми в 88% от пазарните седмици. В национален мащаб 10-те най-добри телевизионни програми за мъже на възраст 18–49 години през 2008 г. са всички футболни мачове от NFL (NFL и Nielsen Media Research, цитирани в Ground Report , 7 януари 2009 г.).

⁵ Както се обсъжда в Levitt (2004) например, футболните залагания използват спред в точките, за да изчистят пазара. Вижте Wolfers and Zitzewitz (2007) относно характеристиките на събиране на информация на пазарите за залагане.

⁶ Rees и Schnepel (2009) показват, че игрите, които включват разстройването на отбор, класиран в топ 25 от анкетата на Associated Press (AP), имат много по-висок процент на насилие. Тяхното определение за „смущения“ е значително по-различно от нашето, тъй като една игра може да бъде смущение само ако играе национален отбор.

⁷ Строго погледнато, нашият модел се фокусира върху риска от насилствени взаимодействия между партньорите: резултатът може да включва наранявания и на двамата партньори. Според нашите данни около 80% от жертвите на насилие от интимен партньор са жени, така че предполагаме, че извършителят е мъж.

⁸ Tauchen et al. (1991) , Farmer и Tiefenthaler (1997) , Bowlus и Seitz (2006) и Aizer (2010) приемат, че мъжете ценят насилието и техните партньори го толерират в замяна на по-високи трансфери. Една ефективна сделка с неограничени трансфери максимизира E[ U(yc _w , v, h)] при E[ V(c _w , v)] ≥ V ⁰ , където y=семеен доход, c _w =потребление на съпругата, v= насилие, h=cue, U е полезността на мъжа и V е на жената. Оптималните избори за v и c _wприравняват пределната готовност на съпруга да плати за насилие с пределната цена на предлагане на неговия партньор. Ако приемем, че отрицателните сигнали увеличават готовността да се плати за насилие, нивото на насилие, изисквано от съпруга (и предоставено от съпругата), ще реагира както в уравнение (3) . Нашият прочит на обширната литература за семейно насилие извън икономиката е, че никой не смята, че маргинално състояние като това е вярно – с други думи, цената на насилието за партньора в състояние на „висока реплика“ често е далеч над „цената“ която се заплаща от извършителя.

⁹ В данните на NIBRS, които анализираме, отбелязваме, че не е необходимо жертвата да докладва на полицията за IP насилие.

¹⁰ Около половината от семейните нападения в NIBRS завършват с арест ( Durose et al., 2005 ; Hirschel, 2008 ). Преките арести от полицейски служители без намесен доклад за престъпление също са включени в NIBRS. Информация за набора от данни на NIBRS е достъпна в Националния архив на данните за наказателното правосъдие, http://www.icpsr.umich.edu/NACJD/NIBRS/ .

¹¹ Само около половината от възрастните жени в Националното проучване за жертвите на престъпления, които са били нападнати от своя съпруг или партньор, са съобщили за инцидента на полицията ( Durose et al., 2005 ).

¹² За да изградим национален процент на заболеваемост от NIBRS, ние приемаме, че информацията за семейната връзка на извършителя липсва на случаен принцип и завишихме нивата на инциденти за агенциите в NIBRS до национално ниво, използвайки относителни популации към 2000 г.

¹³ Включваме инциденти, докладвани от градски и окръжни агенции, но изключваме щатската полиция, колежанската полиция и специалните агенции. Ние ограничаваме извадката до агенции, които докладват данни за всяко престъпление (не само IPV) за поне 13 от 17 недели в сезона. Копия на програмите, които използвахме за обработка на публично достъпните данни на NIBRS, са налични в онлайн приложението .

¹⁴ Ние наричаме часовете между обяд и полунощ ET като ден; тези часове представляват приблизително 60% от IPV ​​у дома от мъж върху жена. В идеалния случай степента на насилие от страна на интимни партньори би била изразена спрямо броя на двойките с интимни партньори. През 2000 г. е имало приблизително 21 интимни партньорства на 100 души в населението на САЩ: по този начин процентът на двойка е приблизително 4,8 пъти по-висок от процента на човек. Нашите модели включват фиксирани ефекти на агенцията и следователно контролират гъвкаво повечето от вариациите в размера на рисковата популация.

¹⁵ Относителната част от жените жертви на насилие от интимен партньор е противоречива, тъй като някои източници на данни (по-специално поведенчески контролни списъци, които събират случаи на шамари и блъскане, както и по-сериозно насилие) установяват, че мъжете и жените са еднакво вероятно да бъдат жертви (напр. , Straus, Gelles и Steinmetz, 1980 ). Полицейските доклади и проучванията на виктимизацията предполагат, че жените са по-склонни да бъдат жертви на относително сериозно насилие (виж Hamby, 2005 ,Таблица I).

¹⁶ NIBRS използва определението на ФБР за утежнено нападение, което е незаконно нападение, при което нарушителят държи оръжие или жертвата претърпява очевидно тежко или утежнено нараняване. Обикновеното нападение също е незаконно нападение, но не включва оръжие или очевидна тежка или утежнена телесна повреда. Сплашването е акт на поставяне на човек в основателен страх от телесна повреда без оръжие или физическа атака.

¹⁷ Канзас Сити е в Мисури, но предполагаме, че феновете в Канзас също следват отбора. NIBRS няма данни за агенции в Мисури до 2006 г., последната година от нашия извадков период.

¹⁸ Ние класифицираме даден отбор като извън конкуренцията, след като прогнозираната вероятност да влезе в плейофите (въз основа на историческия рекорд за отбори с подобен рекорд победи и загуби в същия момент от сезона) е под 10%. Ние идентифицирахме традиционните съперничества, използвайки информация от „Съперничества в Националната футболна лига“ в Уикипедия . Списък на съперничещите отборни двойки, които използваме, е наличен при поискване.

¹⁹ Формално, за двоична случайна променлива y със средно p , E[ y | p, Z ] = E[ y | p ] за всяко Z , така че обуславянето на p, y е независимо от Z . Ако приемем, че преобразуването p(S) от разпространението в p е обратимо и не зависи от Z , E[ y | S, Z ] = E[ y | p, Z ] = E[ y | p ], така че y е независимо от Z обуславянето наС .

²⁰ Оценки на пълния набор от коефициенти за базовия модел в колона 3 наТаблица 4са представени в Приложение Таблица 5 на онлайн приложението .

²¹ Като проверка за надеждност проучихме дали насилието не се дължи на разстроени загуби сами по себе си, а на резултати от играта, при които отборът домакин не успя да „победи разпространението“. По-конкретно, добавихме фиктивно число, равно на 1, ако действителният точков спред е по-малък от този на Лас Вегас. В модел като този вТаблица 4, колона 3, изчисленият ефект е относително малък и незначително различен от нула (оценка = −.013, se = .020).

²² Ние не се опитваме да напаснем отделни коефициенти за игри, започващи в 20:00 часа, тъй като има много малко от тези игри (6% от извадката), а до 2006 г. те се показваха само по кабел или сателит.

²³ Побираме моделите във всяка колона с пълен набор от взаимодействия между индикатора за значимост и 6-те манекена, представящи разпространението преди играта и взаимодействието му с резултата от играта.

²⁴ Възможно е също така, в зависимост от разпределението на точките, по-насилствените мъже да са по-склонни да гледат ключови игри (въпреки че количеството на селекцията трябва да е значително).

²⁵ Приложение Таблица 1 представя поредица от модели, които свързват вероятността за победа на домакинския отбор с разпространението преди играта и разпространението на полувремето. И двете са много значими предиктори: относителната величина на спреда на полувремето в сравнение с спреда преди мача е приблизително 0,6. Ние също така приспособяваме модели, които разделят разпределението преди мача и полувремето на 3 диапазона (с прекъсвания при −4 и 4 точки). В тези модели относителните величини на манекените на полувремето също са около 60 процента от комбинираната величина.

²⁶ Нашият базов модел включва фиктивни стойности за три диапазона на разпространението преди играта (S ₁ , S ₂ , S ₃ ) и взаимодействия на тях с фиктивна загуба (L), като дните без игра се третират като основен случай. Извикайте допълнителните индикатори за спред на полувремето (H ₁ ,H ₂ ,H ₃ ). Тъй като S ₁ +S ₂ +S ₃ =H ₁ +H ₂ +H ₃ =1, множеството от 12 променливи (S ₁ ,S ₂ ,S ₃ ), (H ₁ ,H ₂ ,H ₃ ), (S ₁ × L, S₂ × L, S ₃ × L), (H ₁ × L, H ₂ × L, H ₃ × L) има само 9 степени на свобода.

²⁷ Спомнете си, че в около 20% от инцидентите докладващият служител отбелязва, че алкохолът или наркотиците са допринесъл фактор за инцидента – това са инцидентите с „намесен алкохол“. Сериозните нападения включват нападения с утежнени обстоятелства и всички други инциденти, при които жертвата е била физически наранена.

²⁸ Тези модели, като нашите основни резултати вТаблица 4, бяха годни, използвайки данни за инциденти между мъже и жени у дома само от обяд до полунощ.

Отидете на:

Информация за сътрудник

Дейвид Кард, Департамент по икономика, 549 Evans Hall #3880, Калифорнийски университет, Бъркли, Бъркли, Калифорния 94720, ude.yelekreb.noce@drac .

Гордън Б. Дал, Департамент по икономика, Калифорнийски университет, Сан Диего, 9500 Gilman Drive #0508, La Jolla, CA 92093, ude.dscu@lhadg .

Отидете на:

Препратки

• Абелер Йоханес, Фалк Армин, Готе Лоренц, Хъфман Дейвид. Референтни точки и осигуряване на усилия. Дискусионен документ на IZA № 3939. 2009 [ Google Scholar ]
• Айзер Анна. Разликата в заплащането на жените и мъжете и домашното насилие. Американски икономически преглед. 2010 г. предстои. [ PMC безплатна статия ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]
• Арили Дан, Левенщайн Джордж. В разгара на момента: Ефектът на сексуалната възбуда върху вземането на сексуални решения. Журнал за вземане на поведенчески решения. 2005 г.; 18 (1): 1–12. [ Google Scholar ]
• Baumeister Roy F, Heatherton Todd F. Неуспех в саморегулирането: Общ преглед. Психологическо проучване. 1996 г.; 7 (1): 1–15. [ Google Scholar ]
• Бернхайм Б. Дъглас, Рангел Антонио. Пристрастяване и реакции, задействани от реплика. Американски икономически преглед. 2004 декември; 94 :1558-1590. [ PubMed ] [ Google Scholar ]
• Блок Франсис, Рао Виджаендра. Терорът като инструмент за договаряне: Казус от насилие срещу зестра в селските райони на Индия. Американски икономически преглед. 2002 септември; 92 :1029-1043. [ Google Scholar ]
• Боулус Одра, Сейц Шанън. Домашно насилие, работа и развод. Международен икономически. 2006 ноември;:1113–1149. Преглед 47. [ Google Scholar ]
• Cameron A Colin, Trivedi Pravin K. Иконометрични модели, базирани на преброени данни: Сравнения и приложения на някои оценители и тестове. Журнал за приложна иконометрия. януари 1986 г.; 1 :29–53. [ Google Scholar ]
• Cameron A Colin, Trivedi Pravin K. Регресионен анализ на преброени данни. Cambridge University Press; 1998. [ Google Scholar ]
• Кард Дейвид, Дал Гордън Б. Семейно насилие и футбол: Ефектите от неочаквани емоционални сигнали върху насилственото поведение. Работен документ на Националното бюро за икономически изследвания № 15497. 2009 [ PMC безплатна статия ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]
• Чве Майкъл. Защо работниците бяха бичувани? Болка в модел принципал-агент. Икономически вестник. 1990 декември; 100 :1109-1121. [ Google Scholar ]
• Крауфорд Винсент, Мън Хуанжуан. Преразглеждане на предлагането на работна ръка на таксиметровите шофьори в Ню Йорк: Зависеща от справка помощ с цели за часове и доходи. UC San Diego Department of Economics Непубликуван работен документ. 2009 г
• Дал Гордън, ДелаВиня Стефано. Насилието във филми увеличава ли престъпленията с насилие? Тримесечен вестник по икономика. 2009 май; 124 :677-734. [ Google Scholar ]
• ДелаВиня Стефано. Психология и икономика: Доказателства от полето. Списание за икономическа литература. 2009 юни; 47 :315-372. [ Google Scholar ]
• Добаш Ръсел Е, Добаш Ребека. Насилие срещу съпруги. Ню Йорк: Свободна преса; 1979. [ Google Scholar ]
• Durose Matthew R, Harlow Caroline Wolf, Langan Patrick A, Motivans Mark, Rantalal Ramona R, Smith Erica L. Министерството на правосъдието на САЩ Служба за правосъдни програми Доклад № NCJ 207846. Вашингтон DC: USGPO; 2005 г. Юни, Статистика на семейното насилие. [ Google Scholar ]
• Exum M Lyn. Приложението и устойчивостта на гледната точка на рационалния избор в изследването на интоксикирани и гневни намерения за агресия. Криминология. 2002 г.; 40 (4): 933–966. [ Google Scholar ]
• Фермер Ейми, Тифенталер Джил. Икономически анализ на домашното насилие. Преглед на социалната икономика. 1997 г.; 55 (3): 337–358. [ Google Scholar ]
• Фокс Джеймс Алън, Завиц Мариан У. Министерство на правосъдието на Съединените щати, Бюро за правосъдна статистика. Вашингтон: Национален архив на статистиката на наказателното правосъдие; 2007. Тенденции в убийствата в Съединените щати. [ Google Scholar ]
• Гандар Джон, Зубер Ричард, О’Брайън Томас, Русо Бен. Тестване на рационалността на пазара за залагане на спред. Вестник по финанси. 1988 г.; 43 (4): 995–1008. [ Google Scholar ]
• Ганц Уолтър, Брадли Самюел Д, Уанг Джън. Телевизионни игри на NFL, семейството и домашното насилие. В: Рейни Артър А, Брайънт Дженингс, редактори. Наръчник по спорт и медии. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates; 2006. стр. 365–382. [ Google Scholar ]
• Gelles Richard J, Straus Murray A. Социална промяна и промяна в семейното насилие от 1975 до 1986 г., разкрити от две национални проучвания. Вестник за брака и семейството. 1986 г.; 48 :465-479. [ Google Scholar ]
• Hamby Sherry L. Измерване на разликите между половете при партньорско насилие: Последици от изследвания върху други форми на насилие и социално нежелано поведение. Секс роли. 2005 юни; 52 :725-742. [ Google Scholar ]
• Хиршел Дейвид. Случаи на домашно насилие: Какво показват изследванията за арестите и двойния процент на арести. Доклад за изследване на Националния институт по правосъдие. 2008 [ Google Scholar ]
• Дженсън Робърт, Остър Емили. Силата на телевизията: кабелна телевизия и положение на жените в Индия. Тримесечен вестник по икономика. 2009 август; 124 :1057-11094. [ Google Scholar ]
• Джонсън Майкъл П. Патриархален тероризъм и често срещано насилие в двойки: две форми на насилие срещу жени. Вестник за брака и семейството. 1995 г.; 57 (2): 283–294. [ Google Scholar ]
• Джонсън Майкъл П. Разграничаване на видовете домашно насилие: Последици за здрави бракове. В: Peters H Elizabeth, Kamp Dush Clarie M., редактори. Брак и семейство: перспективи и сложности. Ню Йорк: Columbia University Press; 2009. 2009. [ Google Scholar ]
• Klosterman Keith C, Fals-Stewart William. Насилие от интимен партньор и употреба на алкохол: Проучване на ролята на пиенето в насилието от страна на партньор и неговите последици за интервенцията. Агресия и агресивно поведение. 2006 г.; 11 (6): 587–597. [ Google Scholar ]
• Koszegi Botond, Rabin Matthew. Модел на предпочитания, зависещи от препратката. Тримесечен вестник по икономика. 2006 ноември; 121 :1133-1165. [ Google Scholar ]
• Лайбсън Дейвид. Реплика-теория на потреблението. Тримесечен вестник по икономика. 2001 февруари; 116 :81-119. [ Google Scholar ]
• La Ferrara Eliana, Chong Alberto, Duryea Suzanne. Сапунени опери и плодовитост: доказателства от Бразилия. BREAD Working Paper No. 172. 2008 [ Google Scholar ]
• Левит Стивън. Защо хазартните пазари са организирани толкова различно от финансовите пазари? Икономически вестник. 2004 април; 114 :223-246. [ Google Scholar ]
• Льовенщайн Джордж. Емоциите в икономическата теория и икономическото поведение. Американски икономически преглед. 2000 май; 90 :426-432. [ Google Scholar ]
• Лоуенщайн Джордж, О’Донахю Тед. Горещината на момента: Моделиране на взаимодействията между афект и обмисляне. Непубликуван работен документ на Катедрата по социални науки и науки за решенията на университета Карнеги Мелън. 2007 март
• Лутмер Ерзо. Съседите като негативи: относителни печалби и благополучие. Тримесечен вестник по икономика. 2005 август; 120 :963-1002. [ Google Scholar ]
• Pankoff Lyn D. Пазарна ефективност и футболни залагания. Журнал за бизнес. 1968 април; 41 :103-114. [ Google Scholar ]
• Ранд Майкъл Р Кали Мари Ренисън. По-голямото не е непременно по-добро: Анализ на оценките за насилието срещу жени от Националното проучване за жертвите на престъпления и Националното проучване за насилието срещу жени. Журнал за количествена криминология. 2005 септември; 21 :267-291. [ Google Scholar ]
• Рийс Даниел I, Шнепел Кевин Т. Колежански футболни игри и престъпления. Вестник по икономика на спорта. 2009 г.; Vol. 10 :68-86. [ Google Scholar ]
• Страус Мъри А, Гелес Ричард Дж, Щайнмец Сюзън К. Зад затворени врати: Насилието в американското семейство. Гардън Сити, Ню Йорк: Anchor/Doubleday; 1980. [ Google Scholar ]
• Tauchen Helen V, Witte Anne Dryden, Long Sharon K. Домашно насилие: Неслучайна афера. Международен икономически преглед. 1991 г.; 32 :491–511. [ Google Scholar ]
• Thaler Richard H, Shefrin HM. Икономическа теория за самоконтрола. Вестник за политическа икономия. 1981 май; 89 :392-406. [ Google Scholar ]
• Васкес Салвадор, Стор Мери К, Пъркис Маркъс. Честота и характеристики на насилието от страна на интимен партньор: Данни от Idaho NIBRS 1995–2001. Преглед на политиката в областта на наказателното правосъдие. 2005 март; 16 :99-114. [ Google Scholar ]
• Уилт Сюзън, Олсън Сара. Разпространение на домашното насилие в Съединените щати. Вестник на Американската асоциация на медицинските жени. 1996 май-юни; 51 :77-82. [ PubMed ] [ Google Scholar ]
• Улфърс Джъстин, Зицевиц Ерик. Тълкуване на прогнозните пазари като вероятности. Университет на Пенсилвания Wharton School, непубликуван работен документ. 2007 януари [ Google Scholar ]

Автори: Дейвид Кард и Гордън Б. Дал

QJ Икон. Авторски ръкопис; наличен в PMC 2013 на 16 юли.

Публикувано в окончателно редактиран вид като:QJ Икон. 2011 г.; 126 (1): 103–143.

doi:  10.1093/qje/qjr001

PMCID: PMC3712874

NIHMSID: NIHMS461468PMID: 

21853617