LOCAL IDENTIFICATION IN EMPIRICAL GAMES OF INCOMPLETE INFORMATION
不完全信息经验博弈的局部识别AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究经验博弈中私人信息分布、风险厌恶等结构参数的识别，直接对应结构估计方向的识别基础。
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不完全信息经验博弈的局部识别
- 研究问题
- 在一般不完全信息经验博弈中，如何判断私人信息分布与其他结构参数的局部识别，并容纳玩家非对称和信息关联？
- 方法与思路
- 作者使用函数式表述建立局部识别准则，构造含私人信息分布与额外独立参数的基准模型，并考察多类博弈应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称准则适用于参数与非参数模型，并涵盖部分拍卖、外生变量、随机策略及策略函数无法解析求出的情形。
- 阅读关注点
- 应核对函数式识别准则的具体条件、额外参数与信息分布的区分，以及各博弈应用如何验证局部识别而非全局识别。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未给出准则公式、可观测信息要求或估计算法；局部识别不能保证全局唯一性，也不能推断版本变化。
原文摘要
This paper studies identification for a broad class of empirical games in a general functional setting. Global identification results are known for some specific models, e.g., in some standard auction models. We use functional formulations to obtain general criteria for local identification. These criteria can be applied to both parametric and nonparametric models, and also to models with asymmetry among players and affiliated private information. A benchmark model is developed where the structural parameters of interest are the distribution of private information and an additional dissociated parameter, such as a parameter of risk aversion. Criteria are derived for some standard auction models, games with exogenous variables, games with randomized strategies, such as mixed strategies, and games with strategic functions that cannot be derived analytically.