Inference in Games Without Equilibrium Restriction: An Application to Restaurant Competition in Opening Hours
不施加均衡限制的博弈推断：餐厅营业时间竞争应用AI 解读 ↓
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不施加均衡限制的博弈推断：餐厅营业时间竞争应用
- 研究问题
- 在不要求参与者信念正确或满足贝叶斯纳什均衡时，离散选择博弈能否联合识别收益与信念，并检验均衡信念限制？
- 方法与思路
- 作者将对手行为信念设为不受限制的未知函数，利用行动集不对称与排除限制识别收益和信念，并以收益乘法可分性扩展结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称收益与信念可在条件下识别并检验均衡信念；中国餐厅应用拒绝无偏信念，误设均衡使估计交互效应向下偏逾50%。
- 阅读关注点
- 应核对行动集不对称如何提供部分识别、排除限制与尺度归一化的作用，以及信念检验和逾50%偏差比较的具体定义。
- 阅读边界
- 摘要中的拒绝与逾50%偏差仅针对所述应用；排除限制、尺度归一化及乘法可分性的合理性，均需结合全文与数据核对。
原文摘要
This article relaxes the Bayesian Nash equilibrium assumption in the estimation of discrete choice games with incomplete information. Instead of assuming unbiased/correct expectations, the model specifies a player’s belief about the behaviors of other players as an unrestricted unknown function. I then study the joint identification of belief and payoff functions in a game where players have different numbers of actions (e.g., 3 × 2 game). This asymmetry in action sets partially identifies the payoff function of the player with more actions. Moreover, if usual exclusion restrictions are satisfied, the payoff and belief functions are point identified up to a scale, and the restriction of equilibrium beliefs is testable. Finally, under a multiplicative separability condition on payoffs, the above identification results are extended to the player with fewer actions and to games with symmetric action sets. I apply this model and its identification results to study the store hours competition between McDonald’s and Kentucky Fried Chicken in China. The null hypothesis of unbiased beliefs is rejected. If researchers incorrectly impose the equilibrium assumption, then the estimated interactive effect would be biased downward by more than 50%.