Asymptotic theory for differentiated products demand models with many markets
多市场差异化产品需求模型的渐近理论AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究差异化产品需求模型的参数估计，并处理消费者抽样与预测市场份额的近似误差。
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多市场差异化产品需求模型的渐近理论
- 研究问题
- 在市场数量增加时，模拟积分和消费者抽样带来的市场份额近似误差，如何影响差异化产品需求模型的估计与区间覆盖？
- 方法与思路
- 作者同时考虑模拟抽取次数、消费者样本量与市场数的增长，在渐近展开中纳入近似误差，并提出偏差校正与方差调整。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两类近似产生额外偏差和方差项；模拟显示，所提调整有助于避免近似误差造成的严重置信区间覆盖不足。
- 阅读关注点
- 应核对三种样本规模的相对增长要求、估计量的准确收敛尺度，以及校正项的计算方法和模拟抽样方案对推断的影响。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定具体增长条件和校正效果大小；其中收敛速度的文本表述需对照全文公式核实。
原文摘要
This paper develops asymptotic theory for differentiated product demand models with a large number of markets T. It takes into account that the predicted market shares are approximated by Monte Carlo integration with R draws and that the observed market shares are approximated from a sample of N consumers. The estimated parameters are T consistent and asymptotically normal as long as R and N grow fast enough relative to T. Both approximations yield additional bias and variance terms in the asymptotic expansion. I propose a bias corrected estimator and a variance adjustment that takes the leading terms into account. Monte Carlo simulations show that these adjustments should be used in applications to avoid severe undercoverage caused by the approximation errors.