Semiparametric estimation in models of first-price, sealed-bid auctions with affiliation
具有信号关联性的第一价格密封投标拍卖模型的半参数估计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：摘要围绕拍卖均衡行为建模、私人信号依赖与采购成本估计展开，直接对应拍卖模型的结构估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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具有信号关联性的第一价格密封投标拍卖模型的半参数估计
- 研究问题
- 在关联私人价值框架中，如何识别并估计第一价格密封投标拍卖的均衡行为，同时缓解投标人数增加带来的非参数估计困难？
- 方法与思路
- 作者以阿基米德族 copula 描述信号依赖，采用 Clayton、Frank 和 Gumbel 成员实施半参数估计，并应用于道路工程采购拍卖。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型得到非参数识别，并提出应对收敛缓慢的半参数策略；采购拍卖应用拒绝独立性假设，发现成本信号具有显著且较高的关联性。
- 阅读关注点
- 应核对非参数识别所需条件、信号关联性与 copula 参数的对应关系，以及采购拍卖中的成本恢复、模型选择和独立性检验方法。
- 阅读边界
- 解读限于所给出版社摘要；识别条件、收敛速度、关联性估计值及检验细节均未说明，不能据此判断不同 copula 的适用范围。
原文摘要
Within the affiliated private-values paradigm, we develop a tractable empirical model of equilibrium behaviour at first-price, sealed-bid auctions. The model is non-parametrically identified, but the rate of convergence in estimation is slow when the number of bidders is even moderately large, so we develop a semiparametric estimation strategy, focusing on the Archimedean family of copulae and implementing this framework using particular members—the Clayton, Frank, and Gumbel copulae. We apply our framework to data from low-price, sealed-bid auctions used by the Michigan Department of Transportation to procure road-resurfacing services, rejecting the hypothesis of independence and finding significant (and high) affiliation in cost signals.