芬兰理工学院为何拒绝顶尖申请人

2022-6-25 08:29:20

芬兰理工学院为何拒绝顶级申请人克里斯蒂安·科尔塞尔曼*2022年3月3日摘要利用高等教育信息交换所的一组数据，研究芬兰理工学院申请人的集中分配。我表明，每年都有大量顶尖的申请人没有必要被分配到任何项目。有些被拒绝的申请者可能会被接受，但分配机制既不鼓励申请者申请，也不允许那些申请者进入。一种机制可以接纳每年最有资格的申请人，通过缩短进入芬兰高等教育的长队，有可能大幅减少再申请。关键词：教育选择、大学入学、学生安置、学校选择Jel:D61、I23、I24、I28*芬兰教育研究所和杰夫斯基大学商业与经济学院，芬兰杰夫斯基大学FI-40014，邮政信箱35。电子邮件：克里斯蒂安。wkoerselman@jyu.fi.1简介经济学家帮助创建和改进了集中应用系统，将学生分配到学校或申请项目，最著名的可能是纽约市和波士顿的学校应用系统设计（Abdulkadirogluet al.，2005a，b，2009）。在这样做的过程中，他们往往想当然地认为，申请制度的最终目标应该是根据申请人的喜好尽可能多地分配申请人，但前提是分配不违法或不公正或不公平。

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nandehutu2022

2022-6-25 08:29:22

我强调了一个在应用程序系统设计中没有受到重视的竞争性政策目标：每个程序最合适的申请人都应该分配给该程序。我使用芬兰高等教育信息交换所的一组数据，从教育选择的角度研究芬兰理工学院课程申请人的集中分配。我表明，即使芬兰理工学院的录取在录取申请人的比例方面具有高度的选择性，但即使按照实际的录取标准衡量，也不是在录取申请人的可观察质量方面。大量顶尖的申请人仍然没有得到分配，被录取的申请人的入学考试成绩并没有大大超过所有申请人的平均水平。劳动经济学家和社会学家研究了教育选择，认为教育选择一方面是应用特定背景因素的产物，另一方面是任务标准等制度特征的产物。我认为，在集中招生制度中，机制的选择是教育选择的另一个决定因素。我表明，在芬兰理工学院的分配中，这种机制是不必要地拒绝顶尖申请人。因此，可以认为该机制削弱了规定的选择标准。本文的分析进一步表明，进入芬兰高等教育的大量排队可能是该机制未能录取每年最合格的申请人的直接影响。论文的其余部分如下。在第二节中，我对相关文献进行了概述。在第3节中，我描述了芬兰高等教育入学的制度背景。我在第4节描述了数据和方法，在第5节描述了实证结果。

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2022-6-25 08:29:25

第6节结束。背景学校或项目通常只招收有限数量的申请人。当一个项目被超额认购时，必须在申请人之间做出某种选择。为此，每个课程的申请人通常根据资格标准按优先顺序排序，并相应地被录取。当多个课程的申请合并到一个单一的申请系统中时，这可以通过减少学生和申请人以及学校、课程和学院在接下来的工作中互换使用的数量来提高作业的效率。请参阅（Pathak，2017），了解最近对一些申请者接受不同项目的席位而导致不必要的认购不足的项目的概述。在一个集中的系统中，通常有不止一种合理的方式将申请人分配到计划中，让机制设计者在冲突的政策目标之间进行权衡。在实践中，机制设计者通常会集中精力，根据申请人的意愿，尽可能多地分配申请人参加哪个项目，并消除违反优先级的情况。没有优先权违规也被称为稳定性，这意味着当两个申请人申请同一个项目，而更符合条件的申请人不被录取时，不符合条件的申请人也不被录取。稳定性是以申请人福利为代价的，因为申请人被分配到他们不太喜欢的项目，如果我们愿意放宽或取消任务稳定的要求（例如。

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能者818

2022-6-25 08:29:29

Abdulkadiroglu&S"onmez，2003年；Kesten，2010年）。除了消除违反优先权的情况外，对分配机制的一个常见限制是，它应该是战略证明：申请人不应该通过战略性地歪曲自己的偏好来改善分配。当机制不是策略证明时，这可能会在申请人之间造成不公平，他们对申请系统的了解不同，或者他们愿意玩这个游戏。缺乏战略证明也可能成为效率的障碍，例如，当申请人事先作为一种激励，不申请一个实际上已经在事后接受了她的理想计划，例如，因为它被证明是认购不足的。Gale-Shapley学生最优稳定机制，也称为学生提出延迟接受，已成为判断其他分配机制的标准。它创造了一种稳定的工作分配，在申请人福利方面，帕累托支配着所有其他稳定的工作分配，同时也是申请人的战略证明（Gale&Shapley，1962；Abdulkadiroglu&S"onmez，2003）。当申请人能够准确预测哪些课程愿意录取他们时，他们可能会避免申请分配概率很低的课程，要么因为他们肯定不会在课程本身被考虑，要么因为他们肯定会被更喜欢的课程录取。尽管这些申请者在技术意义上并不真实地表达他们的偏好，但他们可能会通过准确地将其应用于最喜欢的、愿意接纳他们的项目，从而重新创造出学生最佳的稳定结果，即使在缺乏策略证明机制的情况下（Facket al.，2018）。在其他应用系统中，申请人面临很大的不确定性。

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可人4

2022-6-25 08:29:32

虽然不确定性激励申请人按照优先顺序申请一系列项目，但在战略证明机制下，在其他机制下，不确定性允许申请人通过申请优先但相对竞争的项目来可信地揭示其偏好的主要优势，前提是他们非常喜欢这些项目，以及其他更安全的项目（Abdulkadiroglu等人，2011年）。在机构设计文献中，优先顺序是授予申请人权利的首要考虑因素。这可能是Kesten（2010）工作中最明确的一点，他设计了一种机制，允许而不是最大限度地转让自己的财产。虽然政策制定者可以尝试最大化计划，而不是申请人福利，但这种可能性没有得到太多考虑。事实上，当优先权反映出项目对谁承认的真正偏好时，它们往往被视为非法。例如，Gale&Shapley（1962）写道“大学是为学生而存在的，而不是相反的”，Abdulkadiroglu&S"onmez（2003）写道“在学校选择的背景下，只有学生的福利才重要。”对独立项目福利的漠视似乎一直延续到招生基于法律法规，且项目在招生过程中没有发挥积极作用的地方。。在这些设置中，节目中的座位被视为“要消费的对象”，优先顺序被视为纯粹的申请人权利。在有些情况下，这是完全合理的，例如，优先权由彩票决定。

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2022-6-25 08:29:35

一个申请人的优先权高于另一个申请人，这反映了一个现实，即两个申请人都不能被录取，但这并不意味着一个申请人的录取从根本上应该优先于另一个申请人的录取。在以往的其他案例中，优先权并不是基于抽奖，而是基于资格标准，这些标准反映了可以说是合理的社会偏好，即谁应该被分配到哪里。在这种情况下，计划福利代表了一种社会福利，申请人与更广泛的社会之间存在着真正的利益冲突。例如，一个国家是否应该尝试接受最好的申请人进入其医学项目，或者更确切地说，是接受最想学习医学的申请人？在教育选择的背景下，有许多早期关于分配机制的研究。机制设计文献的一部分致力于设定政策制定者希望鼓励或保证申请人类型在课程中的特定分布，确保每个课程在性别、社会经济背景或种族方面的多样性（参见Echenique&Yenmez，2015）。值得注意的是，申请人放弃特定优先权，以获得其他申请人的利益。课程扮演角色的作业问题被称为大学入学问题，而课程在学生安置问题和学校选择问题中是外部优先顺序的被动实施者。后两者的区别在于优先顺序是基于成绩还是基于背景变量（参见S"onmez&"Unver，2011）。尽管在学生安置问题上，认真对待课程偏好可能是最重要的，但无论是在学校选择还是在大学入学问题上，课程偏好都不一定是无关紧要的。C、 f.例如。

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2022-6-25 08:29:38

Balinski&S"onmez（1999年，第4节）：“帕累托效率的定义取决于大学是否是代理人。”关于如何最好地将医生分配到住院医师的讨论，是关于如何处理申请人和项目福利之间的权衡的一个罕见的书面推理示例（Roth&Peranson，1999，脚注9）。Roth&Peranson强调，无论是申请人还是项目，他们所陈述的偏好都不是基于完整的信息。由于申请人对项目的事前偏好被认为比项目对申请人的事前偏好噪音小得多，因此医生福利应以有利于居住项目福利为目标。Dur等人（2018年）提供了一个例子，说明在波士顿学校实施邻里优先事项时，如何通过机制设计选择削弱选择标准。作者认为，虽然50%的座位是为来自学校移民区的申请人保留的，但该机制将保留的座位分配给可能被分配给学校的一些社区申请人，这大大降低了配额的潜在影响。Carvalho等人（2018年）研究了巴西一对医学院的两阶段选择过程。在成本较高的第二阶段之前，使用成本较低的第一阶段筛选申请人。申请人必须先选择要申请的学校，然后才能知道自己的第一阶段考试结果。作者使用估计的偏好参数来模拟计数器实际选择程序，其中包括允许申请人申请两所学校的第二阶段考试，并允许申请人在学习第一阶段成绩后而不是在第一阶段成绩之前选择要申请的学校。当申请人可以同时申请这两所学校时，每所学校实际上都有更多的申请人可供选择，录取更多的顶尖申请人。

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2022-6-25 08:29:41

同样，当申请人在申请第二阶段考试席位之前了解第一阶段的成绩时，他们可以向最喜欢的学校申请，该学校将接受他们参加第二阶段考试，并且在均衡情况下，该计划会设法选择得分最高的可行申请人。因此，与这些反事实相比，申请人的不确定性和申请人可以有效应用的项目数量限制的结合可以被认为削弱了选择。即使在战略证明机制下，不确定性也可能削弱选择。Chen&Pereyra（2019）以墨西哥城高中比赛为例。尽管这一机制是有策略的，但申请人未能向他们更愿意接受实际任务的学校申请，因为他们错误地认为自己不会被录取。这再次表明，在现实世界中，如果申请人在申请前对自己的入学概率有更好的了解，就会有更多的顶尖申请人被选入顶尖学校。Wu&Zhong（2014）利用中国分配机制的经验变化来研究该机制对顶尖商学院申请人选择的影响。正如预期的那样，当申请人有动机只申请将接受他们的项目，但不确定这些项目将是哪些项目时，对实际申请分数的选择就会减弱。

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2022-6-25 08:29:44

有趣的是，Wu&Zhong发现，尽管如此，这种机制仍会导致申请人对后续大学分数的选择更为严格，这可能是因为申请分数对后续分数的预测不好，而且这种机制迫使申请人在更准确的个人能力评估基础上做出战略决策。在本论文中，我使用芬兰高等教育信息交换所的数据来评估芬兰理工学院分配机制在选择申请人方面的作用。尽管本着类似的精神进行，但与Carvalho等人和Wu&Zhong的工作有一个显著的不同之处，那就是我对应用系统进行了整体研究，而不是只分析一个或两个程序的分配。通过使用数据的面板结构，我表明芬兰理工学院的任务通过不必要地拒绝顶尖申请人有效地削弱了选择。教育任务的选择效应应该放在更广泛的文献中，关于教育选择的制度决定因素，特别是在申请和入学方面。例如，Hoxby&Avery（2012）、Hoxby&Turner（2015）、Dillon&Smith（2017）和Dynarski et al.（2018）表明，许多低收入、高能力的学生不必要地无法申请美国的选择性大学，而Cohnet al.（2004），Machin&McNally（2005）和Cliffordson&Askling（2006）展示了选择标准如何影响申请人的教育类型和水平选择。分配机制影响分配过程的申请和入学阶段，不应将其与教育选择的其他决定因素分开对待。芬兰理工学院的分配机制不仅无法选择，而且可能也无法分配。

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2022-6-25 08:29:48

当顶级申请人被拒绝时，他们将在以后几年重新申请，即使是指定的申请人也有动机在下一年申请更优先的课程。因此，进入高等教育的队伍很长，毕业年龄也很高。因此，对这一机制的改进可能同时解决芬兰高等教育中迄今为止主要从公共经济学的角度来看的多个问题。3芬兰高等教育入学。芬兰高等教育由理工学院和大学提供，学生通常在前者获得学士学位，而后者获得硕士学位。高等教育对绝大多数学生是免费的，学生福利相对慷慨。不同教育程度的个人之间存在着巨大的终身收入差异，除税收和转移支付外（Koerselman&Uusitalo，2014）。所有高等教育申请都是向国家信息交换所提出的。理工学院的录取决定通常由票据交换所自己集中做出，而大学的录取决定通常不是。在本文中，我分析了2011年理工学院申请人的集中分配，其中50894名理工学院申请人申请了440个项目的16655个席位，分为8个领域。申请人根据课程特定的录取分数录取，该分数主要基于申请人的入学考试平均分数以及入学考试成绩。分配给不同入学考试科目的权重通常在每个领域内共享，入学考试也倾向于共享。对于第一个列出的选择以及相关劳动力市场经验等因素，我们会给予额外的分数。

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2022-6-25 08:29:51

在确定入学分数时，不同入学分数组成部分的相对权重见表1。申请程序将于3月份开始，届时申请人最多可以按优先顺序排列四个课程。入学考试大多在五月或六月举行。尽管申请者在申请前收到了入学考试成绩的良好指示，并且虽然他们可能知道前几年的入学分数削减，但他们必须了解表1：不同入学分数组成部分的相对重要性。有效权重入学考试GPA 0.28入学考试0.43课程列出的前0.05残差0.23注：该表显示了录取分数方差分量的标准平方根。请注意，组件平均值的比较不具有信息性。例如，平均值为正，但申请人之间方差为零的分数分量不会影响优先级排序。只有在选择了申请地点和参加哪些入学考试后，入学考试成绩才会有所提高，这给他们的申请增加了很大程度的不确定性。入学考试评分后，申请人将通过一个中央运行的计划分配到计划中，该计划提出延期录取算法，每个申请人要么被录取到一个计划中，要么根本不被分配。指定的申请者要么接受，要么拒绝。第二轮福利由项目自己发放，以弥补第一轮的拒绝。第二轮考试将于9月秋季学期开始时结束。由于有条件的提交申请和实现的入学分数，提出延期录取的计划的使用非常显著。它创造了计划的最佳稳定分配，即稳定分配，最大限度地提高了被录取申请人的质量，而不是申请人的福利。

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2022-6-25 08:29:54

鉴于文献中申请人优先于计划福利，因此，首先自然要问的问题是，是否有一个以上的稳定分配取决于申请和分数，以及是否因此有不同的稳定分配将福利从计划重新分配给申请人。如果两项任务之间的差异很大，那么选择哪项任务可能与政治有关。每年只有大约三分之一的理工学院申请人被录取。然而，这并不是第三个录取分数最高的申请人，甚至不是第三个录取分数最高的申请人。表2显示了申请者在2011年主要申请轮结束时完全未分配的项目中排名前三、中三和后三的比例。当根据其课程特定的高考平均绩点将申请人分为三组时，排名前三的申请人中有54%的人仍然没有分配到任何地方。即使按实际录取分数计算，排名前三的申请人中仍有34%未分配名额。虽然没有严格遵循，但录取分数的低选择性强烈表明，有大量未分配的申请者，这些计划将在实际分配期间录取。顶级申请人没有被分配到这些课程的一个原因是，除了被拒绝的课程外，他们没有申请其他课程。表3显示了申请层面的描述性统计数据，即申请人和课程的唯一组合。在50894份申请中，一个程序列在第一位，40532年列在第二位，30443年列在第三位，19048年列在第四位。因此，只有19048名申请人申请了最多四个项目。

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2022-6-25 08:29:57

平均值表2：按平均优先级排序，未分配到任何课程的申请人比例。申请人优先权tercile Group priority Criteria最高第三名中等第三名最低第三名Matriculation考试0.54 0.69 0.80入学分数0.34 0.76 0.95注：该表显示了申请人被申请的每个项目拒绝的比例。申请人根据其所申请项目的平均排名分为三组。即使在平均排名前三位的申请者中，仍有大量的人没有得到分配。表3：单个程序应用程序的统计数据。提交名单中的课程排名第1名第2名第3名第4名申请人数50894 40532 30443 19048参加入学考试的比例为0.59 0.48 0.45 0.43录取比例为0.27 0.04 0.03 0.03申请的课程数量为2.77。即使申请人申请了不止一个项目，第二、第三和第四个项目的入学机会也相对较低，第一个项目被分配到某个项目的概率为27%，而排名较低的项目被分配到该项目的概率仅为3%至4%。这在一定程度上是由于第一个列出的课程获得了额外的分数，但也可能与申请人的战略选择有关。表3第二行显示，在申请人首先列出课程的申请中，有59%的申请人也参加了该课程的有效入学考试。对于排名较低的项目，这一比例较低，因此，这些数据表明，参加入学考试对申请人来说代价高昂，申请人将精力集中在第一个项目的考试上。

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2022-6-25 08:30:00

此外，申请人可能会避免申请其他课程，因为如果没有额外的福利，他们可能无法获得这些课程的入学资格，而这些福利本可以更好地用于他们的第一份列出的申请。一些顶尖申请人被某些课程拒绝可能是不可避免的，但重要的是为什么他们没有被分配到不同的课程。一种可能性是，申请人不申请任何其他课程，因为他们发现所有其他课程都不可接受。在这种情况下，拒绝顶尖申请人几乎是申请人偏好的必然结果，而且政策可能不会轻易改变。另一种可能性是，排名靠前的申请人确实发现其他课程可以接受，但并不适用于他们，例如，因为他们认为自己对于未列在第一位的课程的入学概率较低。我试图回答的第二个问题是，选择性差是否是申请人偏好的必然结果，或者是否存在未分配的顶级申请人，可以证明他们可以找到其他项目，而不是申请可接受的项目。一些排名靠前的申请人在第一次选择中被拒，他们确实申请了不止一个项目，但也被其他项目拒绝。这可能是因为他们只适用于非常有选择性的项目，但例如，也因为他们在应用于他们没有首先列出的项目时处于不利地位。为第一个列出的选择授予的额外分数有效地迫使课程拒绝其他得分较高的申请人，而支持得分较低的申请人，他们首先列出了课程。入学考试的使用还迫使项目优先考虑成绩不佳的申请人，而不是那些没有参加考试的申请人。这两个因素都可能会减少高考和入学考试所要测试的技能的选择。

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2022-6-25 08:30:04

第三个问题是，被拒绝的申请超过一个项目的顶尖申请人是否仅仅因为没有获得第一选择的加分而被其他项目拒绝，以及他们是否因为没有参加入学考试而被拒绝。4数据和方法我使用的数据涵盖了2011年、2012年和2013年秋季申请轮次期间通过集中清算机制向芬兰理工学院提出的所有申请。这些数据还包含有关大学申请的信息，即使录取决定通常是以分散的方式为大学项目做出的。对于理工学院，数据包含按规定优先顺序申请的课程、入学考试成绩、入学考试成绩和综合申请成绩。分配算法的最终状态也可用，表明哪些申请人在哪里分配了座位，哪些分配的座位被申请人接受。我在分析中评估2011年的任务，利用2012年和2013年重新申请的信息创建2011年的反事实任务。我将分析局限于申请普通高中学位的主要理工学院申请人群体，因此排除了在完成职业课程后入学的申请人。遗憾的是，算法使用的程序标识符和配额信息不可用。因此，我使用理工学院名称和课程名称的组合作为课程标识的代理，并使用每个课程同时提供的人数作为课程配额的代理。我可以通过对入学分数应用一个提出延迟接受算法的标准程序来复制大约98%的申请决定。

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可人4

2022-6-25 08:30:07

实际申请决定与重复申请决定之间的细微差异不仅可以通过不准确的课程标识来解释，还可以通过申请人未能完成入学分数中未包含的第二次入学标准来解释，例如未能提高其在所申请理工学院的教学语言能力。我使用复制的作业作为基准来比较反事实作业，但所有描述性统计都基于实际作业。我回答的第一个问题是，是否有一个以上的稳定且合法的分配取决于提交的申请和入学分数。为此，我将提出延迟接受算法的申请人应用于经验申请和录取分数，并将得到的申请人最优稳定分配与项目最优稳定分配进行比较。由于课程和申请人的最优稳定分配形成了稳定分配集的极值，当两者重合时，只有一个稳定分配与提交的申请和实现的录取分数一致。第二，即使在实际的派遣标准方面，每年仍有许多顶尖的申请人未被录用。是否有这些申请人认为可以接受的项目，如果不是因为他们没有申请，他们会被录取？是否有申请人确实申请了其他课程，但因其第一选择获得额外分数或未参加入学考试而被拒绝？我不仅在我分析的2011年申请轮中观察到了申请人，而且在2012年和2013年的申请轮中也观察到了申请人，当时许多2011年的申请人重新进入了申请系统。

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2022-6-25 08:30:10

假设申请人在2012年和2013年可以接受的计划在2011年也可以接受，条件是申请人在2011年申请的计划被拒绝，我使用数据的面板结构在2011年创建反事实申请，在2011年提交的申请表的末尾，加上2011年未申请的项目的2012年申请表，以及2011年或2012年未申请的项目的2013年申请表。Ifurthermore创建两组反事实的录取分数。首先，我会机械地删除第一个列出的选项所获得的额外分数。第二，我还将每个领域内的首次入学考试对该领域内申请人没有有效入学考试成绩的所有申请有效。例如，一名申请人在2011年、2012年和2013年申请了一个工程项目，但仅在2012年和2013年参加了一次工程入学考试，因此，2012年的考试结果将与她2011年的工程入学分数挂钩。使用经验和反事实申请以及经验和反事实录取分数的所有组合，我重新应用延迟录取算法创建五个反事实分配，然后根据不同分配的申请人数量与实际分配进行比较。如果重新分配的申请人数很大，可以认为招生系统的设计对分配有很大影响。

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2022-6-25 08:30:13

为了确定反事实作业是否与申请人质量的变化相关，我通过一个衡量标准来评估质量，该衡量标准不受入学分数本身的反事实变化的直接影响，并且对于申请人和课程的所有组合都是已知的：在申请人群体中，专业入学GPA排名。申请人将精力集中在（非常）少量申请上的动机可能有助于他们表明完成申请的特定课程的动机。我使用指定申请人提交的课程排名和指定申请人参加相关入学考试的情况来估计一系列线性概率模型，以预测他们是否会接受指定的座位，以及他们是否会在2012年或2013年重新进入申请系统以申请不同的课程。由于不同技能水平的申请人之间以及不同选择的课程之间的预测和结果可能会有系统的不同，因此我控制了一个经过申请特殊调整的入学分数，我从中减去了第一个列出的课程和入学考试结果的分数。我还控制其最低分数录取申请人的课程具体分数。由于研究领域之间的入学标准不同，我进一步将这两个变量与研究领域之间的所有相互作用作为控制因素。5结果我首先将申请人建议而非计划建议延迟接受算法应用于经验应用和优先顺序。我发现，没有一个申请人被分配到与计划提议任务不同的申请人提议任务下的不同计划。

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大多数88

2022-6-25 08:30:16

因此，以提交申请为条件，只有一种分配申请人的方法，即对实际申请和录取分数具有稳定的条件，即不会违反申请人对其申请的课程的优先权。这一发现与早期文献一致，此处未显示的模拟表明，在高等教育招生中，两种极端现象之间的巨大差异极不可能发生。每个项目的申请人数都很小，许多顶尖的申请者都没有分配到任何地方。这可能是申请者无法接受的课程以外的课程的必然结果。许多被拒绝的申请者在以后的几年中都会再次申请，而且并不总是申请相同的项目。这表明申请人也可以接受这些其他计划，至少有条件拒绝最初申请的计划。表4显示了如果我们在2011年处理2012年和2013年对这些其他项目的申请，任务是如何变化的。从表的前两行可以看出，这将申请的课程平均数量从2.77增加到3.72，并导致10%的申请人收到不同的分配结果。因此，指定申请人的平均专业入学GPA提高了1.45个百分点。由于只有大约三分之一的申请者被分配到任何地方，10%的申请者的不同分配结果并非毫无根据。分配申请人的实际GPA排名分布如图1的第一个面板所示，其中分配申请人按照其分配到的项目的特定领域GPA排名被分为100个BIN。

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2022-6-25 08:30:19

从图中可以看出，即使在GPA分布排名前1%的申请人中，也有大约三分之一的人未分配。第二个面板显示，在某些理想化条件下，分配给申请人的稳定分配规模的净变化可能很大（Pittel，1989），而在其他条件下则很小（Azevedo&Leshno，2016）。然而，通常情况下，布景较小（例如Roth&Peranson，1999）。有各种已知的情况往往会产生这种结果：当申请人的数量与席位数量不同时（Ashlagi等人，2017年），当申请人各自只申请有限数量的课程时（Roth&Peranson，1999年；Immorlica&Mahdian，2005年；Kojima&Pathak，2009年），以及当课程或申请人偏好相互关联时（Roth&Peranson，1999；Holzman&Samet，2014；Ashlagi et al.，2017）。这些情况在高等教育招生中都很常见。由于申请人在不同的课程中排名不同，因此没有一种正确的方法对未分配的申请人进行排名。出于说明目的，GPA等级的均匀分布被用作隐式分母。对未分配的申请人进行排名的其他方法产生非常相似的分母。每个百分位组也包括申请人未来的申请。变化是相对线性的，录取的低分申请人较少，分布中间的净变化较小，录取的高分申请人较多。表4：录取申请人入学分数的反事实改进。每个分配的pct的应用程序总数不同。

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能者818

2022-6-25 08:30:22

rankapplicant申请人提高原始入学分数（1）原始申请2.77（2）扩展申请A3.72 10%+1.45删除的首选分数（3）原始申请2.77 5%+0.56（4）扩展申请A3.72 15%+1.87首次考试进一步普遍有效DB（5）原始申请2.77 14%+3.97（6）扩展申请A3.72 24%+4.59注：表格显示了提交的申请和优先顺序的反事实变更导致的转让。计算所有申请人的百分比和百分位等级。被录取申请人的经验平均百分位数为61.63，因此百分位数越高意味着GPA越高。a：后一年的应用程序添加到前一年排名列表的底部。b：每个领域的首次入学考试对该领域所有未参加考试的申请均有效。表中第（3）行和第（5）行显示了当第一个列出的课程获得的额外分数被删除时，以及当入学考试结果进一步延长几年时，作业与原始作业的差异。删除额外分数后，项目可以拒绝分数较低的申请人首先列出项目，而支持分数较高但未列出项目的申请人。5%的申请人在取消额外分数后会被不同程度地分配，从而使被录取申请人的专业入学GPA平均百分位数提高0.56。如果在未参加入学考试的同一领域内，将其首次入学考试分数与申请人的入学分数相加，则与原始分配相比，14%的申请人被重新分配，导致被接受申请人的分数提高了3.97个百分点。

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能者818

2022-6-25 08:30:25

分布变化可分别在图1的面板（3）和（5）中看到。值得注意的是，未来入学考试分数的加入大大增加了GPArank分布中排名靠前五位的指定申请人数量，并减少了排名靠后四位的指定申请人数量。表第（4）行显示了使用最初未应用的程序同时扩展应用程序列表和删除第一个应用程序的额外点数的效果。分配的更改比单独进行任何更改时都要大。第（6）行显示了额外使入学考试跨年度有效的影响。与此同时，多达24%的申请人收到了不同的分配结果。对于一个只接纳三分之一申请人的系统来说，这是一个巨大的变化。指定申请人的平均百分位排名相关差异为4.59。如果改变是因为拒绝了12个百分点的以前分配的申请人，并接受了12个百分点的以前未分配的申请人，那么每个新分配的申请人的平均分数必须比被替换的申请人高出13个百分点。实际的分布变化可以从图1中相应的面板（4）和（6）中看到，在图中，我们再次看到，当包括未来入学考试结果时，分配的申请人的成绩有了很大的提高，这是因为前五分之一的分布出现了巨大的正净变化，其余的分布出现了负净变化。

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2022-6-25 08:30:28

因此，有大量排名前五的申请人，如果他们立即申请他们将来要申请的课程，如果他们没有因其他申请人获得的第一个列出的选择的额外分数而处于不利地位，如果他们立即获得未来的入学考试结果，他们就会被录取。对于申请人的战略选择，无论是含蓄的还是明确的，都会在入学考试和入学考试成绩方面获得分数，但申请人的战略选择可能与一个有价值的特点有关：申请人对申请持认真态度。表5的前三列包含一系列线性概率模型的估计值，回归了被录取申请人是否接受了提交申请表中项目位置的指定座位，以及申请人是否参加了入学考试。第（1）列显示，如果有条件，申请人接受指定职位的可能性会降低11.8个百分点，当第二名而不是第一名列出课程时，接受指定职位的可能性会降低11.2个百分点，当第三名列出课程时，接受指定职位的可能性会降低11.2个百分点，当第四名列出课程时，接受指定职位的可能性会降低18.8个百分点，如果申请人没有参加相关的入学考试，那么他/她接受指定座位的可能性要低25个百分点。当控制申请人的分数和第（2）列中所应用课程的选择性，以及第（3）列中与学习领域相互作用的两个变量时，入学考试系数降低了五分之一，但估计值在其他方面基本不变。

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2022-6-25 08:30:31

所有这些估计都相对准确，与零有显著差异。第（4）列至第（6）列显示了一组类似模型的估计值，但现在的结果是申请人是在2012年还是2013年重新进入高等教育申请系统。我们发现，在未首先列出的项目中被录取的申请人在未来一年重新进入申请系统的可能性要高出10%至20%。参加了他们所接受的项目入学考试的申请人在未来一年重新申请的可能性较小，但尽管影响是预期的，但估计值仅在第（6）列中清除了5%的显著阈值。由于所有其他估计值都很大，并且在统计上可以与零区分开来，但是，综合考虑，入学分数的要素取决于申请人的战略选择，这显然可以共同预测申请人随后是否接受指定的座位，以及是否在未来一年尝试进入另一个课程。图1：指定申请人的等级分布。（1）百分比组中的申请人数量分配给SEAT的申请人所有申请人最低等级最高等级（2）质量图[[1]]binnumber分配给的净变化最低等级最高等级-50050100（3）质量图[[1]]$分配的binnumber，净变化最低等级最高等级-50050100（4）质量图[[1]]$分配的binnumber，净变化最低等级最高等级-50050100（5）个指定编号，净变化最低等级最高等级-50050100（6）分配的编号，净变化最低等级最高等级-50050100面板（1）显示了指定申请人的专业入学GPA排名分布。

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