Estimation and inference of seller’s expected revenue in first-price auctions
第一价格拍卖中卖方预期收入的估计与推断AI 解读 ↓
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第一价格拍卖中卖方预期收入的估计与推断
- 研究问题
- 在独立私人价值、对称竞标者及均衡出价设定下，如何由观测出价估计卖方预期收入函数，并构造点态与统一推断？
- 方法与思路
- 作者从观测出价估计伪私人价值，据此构造收入函数估计量，允许竞标者具有常相对风险厌恶，并用渐近方法及自助法选择临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量具有点态与一致意义下的一致性，可达到相应最优非参数收敛速率，并给出渐近有效的置信区间与统一置信带。
- 阅读关注点
- 应核对出价反演与风险厌恶参数的处理、收入函数定义域及平滑条件，以及最优速率和自助法有效性各自依赖的假设。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，无法判断风险偏好的识别方式及有限样本覆盖率；结论受所述拍卖结构限制，也不推断版本变化。
原文摘要
I propose an estimator for the seller’s expected revenue function in a first-price sealed-bid auction with independent private values and symmetric bidders, who can exhibit constant relative risk aversion and bid according to the Bayesian Nash equilibrium. I build the proposed estimator from pseudo-private values, which can be estimated from observed bids, and show that it is pointwise and uniformly consistent: the corresponding optimal nonparametric rates of convergence can be achieved. Then I construct asymptotically valid confidence intervals and uniform confidence bands. Suggestions for critical values are based on first-order asymptotics, as well as on the bootstrap method.