Identification and estimation of entry games under symmetry of unobservables
不可观测项对称性下进入博弈的识别与估计AI 解读 ↓
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不可观测项对称性下进入博弈的识别与估计
- 研究问题
- 在双参与者完全信息进入博弈中，能否利用不可观测项的对称性，在不设定均衡选择或参数分布的情况下实现点识别？
- 方法与思路
- 作者以不可观测项对称性建立识别与估计方法，使用较既有文献更弱的支持条件，提供对称性检验，并开展模拟与零售商进入应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量具有 \sqrt{n} 一致性，模拟中在中等样本及单峰、多峰误差分布下表现良好；应用提示应谨慎使用正态假设。
- 阅读关注点
- 应核对对称性的准确对象、支持条件弱化的比较范围、多重均衡下的识别逻辑，以及检验和渐近结果所需条件。
- 阅读边界
- 仅据所给版本摘要，无法判断对称性检验的能力及模拟覆盖范围；不要求均衡选择假设，也不代表进入模型无须其他限制。
原文摘要
Summary This paper provides a new point identification and estimation method for two-player entry games with complete information, based on symmetry of unobservables. Neither equilibrium selection nor parametric distributional assumptions are required. In addition, a weaker support condition is used relative to the existing literature. Unlike other semiparametric estimators, the estimator proposed here is $\sqrt{n}$-consistent. A test of the required symmetry condition is provided. Monte Carlo evidence shows that the estimator performs well with moderate sample sizes, and is robust to unimodal and multimodal error distributions. The estimator is applied to an entry game of discount retailers. The results suggest that researchers should apply the normality assumption with caution.