Empirical relevance of ambiguity in first-price auctions
第一价格拍卖中模糊性的经验相关性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：摘要通过拍卖均衡识别估值分布和信念集合，并估计风险偏好与模糊性相关结构。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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第一价格拍卖中模糊性的经验相关性
- 研究问题
- 竞标者对估值分布存在模糊性并采用最大最小期望效用时，如何识别真实估值分布和信念集合，评估忽略模糊性的影响？
- 方法与思路
- 作者利用竞标者人数变化进行非参数识别，允许CRRA和未观测拍卖异质性，并提出基于Bernstein多项式的贝叶斯估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，可识别真实估值分布与先验信念集合下包络；模拟中忽略模糊性导致偏误和收入损失，木材拍卖应用发现模糊性证据。
- 阅读关注点
- 应核对竞标人数变化提供识别的条件、风险厌恶与模糊性的区分，以及未观测异质性和先验设定如何进入估计。
- 阅读边界
- 所给出版社摘要未说明人数变化的可比性条件、收入损失幅度或实证检验细节；木材拍卖结论不能直接推广到其他拍卖。
原文摘要
We study the identification and estimation of first-price auctions with independent private values if bidders face ambiguity about the valuation distribution and have maxmin expected utility. Using variation in the number of bidders we nonparametrically identify the true valuation distribution and the lower envelope of the set of prior beliefs. We also allow for CRRA and unobserved auction heterogeneity, and propose a Bayesian estimation method based on Bernstein polynomials. Monte Carlo experiments show that our estimator performs well, and incorrectly ignoring ambiguity induces bias and loss of revenue. We find evidence of ambiguity in timber auctions in the Pacific Northwest.