Demand estimation with infrequent purchases and small market sizes
低频购买与小市场规模下的需求估计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：摘要以消费者离散选择建模市场需求，并进行贝叶斯工具变量需求估计，直接对应结构估计与离散选择。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
低频购买与小市场规模下的需求估计
- 研究问题
- 当市场较小、购买不频繁且产品常出现零销量时，如何同时处理需求异质性、价格内生性和市场份额的抽样误差？
- 方法与思路
- 作者以泊松到达刻画小市场中的消费者数量，让到达者解决离散选择问题，并提出处理份额抽样误差的贝叶斯 IV 方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法容纳大量零销量、丰富的未观测异质性和内生价格，并适用于丰富数据环境，以模拟和航空需求应用展示。
- 阅读关注点
- 应核对消费者到达与选择模型的联系、工具变量要求，以及市场规模或到达量测度如何进入似然与估计程序。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断工具变量有效性、计算成本或航空应用的具体结果，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
We propose a demand estimation method that allows for a large number of zero‐ sale observations, rich unobserved heterogeneity, and endogenous prices. We do so by modeling small market sizes through Poisson arrivals. Each of these arriving consumers solves a standard discrete choice problem. We present a Bayesian IV estimation approach that addresses sampling error in product shares and scales well to rich data environments. The data requirements are traditional market‐level data as well as a measure of market sizes or consumer arrivals. After presenting simulation studies, we demonstrate the method in an empirical application of air travel demand.