Estimation of Discrete Games with Weak Assumptions on Information
信息假设较弱时的离散博弈估计AI 解读 ↓
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信息假设较弱时的离散博弈估计
- 研究问题
- 当研究者不完整指定参与者的信息结构，仅要求其知道自身收益时，静态离散博弈的参数能够被识别到什么程度？
- 方法与思路
- 作者采用贝叶斯相关均衡，容许所有满足自身收益知情条件的信息结构，并在不限制均衡选择时刻画尖锐识别集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，简单博弈即使协变量变动有限也可得到有信息的识别集；超市进入应用的估计与预测有别于更强假设下的结果。
- 阅读关注点
- 应核对均衡约束与可观测分布如何对应、尖锐性如何证明，以及意大利超市应用中大型商场影响的识别和预测范围。
- 阅读边界
- 摘要未说明具体收益设定、计算程序及反事实所需条件；信息假设较弱并不意味着估计和政策预测无需其他限制。
原文摘要
Abstract We propose a method to estimate static discrete games with weak assumptions on the information available to players. We do not fully specify the information structure of the game but allow instead for all information structures consistent with players knowing their own payoffs. To make this approach tractable, we adopt as a solution concept Bayes correlated equilibrium (BCE). We characterize the sharp identified set under BCE and unrestricted equilibrium selection, and find that in simple games with limited variation in covariates identified sets are informative. In an application, we estimate a model of entry in the Italian supermarket industry and quantify the effect of large malls on local supermarkets. Estimates and predictions differ from those obtained under more restrictive assumptions.