Identification and estimation of incomplete information games with multiple equilibria
存在多重均衡的不完全信息博弈：识别与估计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：摘要研究博弈收益原始要素的结构识别，并涉及有限行动及广告时段选择。
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存在多重均衡的不完全信息博弈：识别与估计
- 研究问题
- 在允许数据来自多个均衡的不完全信息有限行动博弈中，如何识别收益原始要素，并估计参与者之间的策略互动？
- 方法与思路
- 作者给出允许多重均衡时非参数识别收益原始要素的充分条件，提出两步估计量，并结合模拟与电台广告时段应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文在允许多重均衡的框架下提供识别与估计方法；电台广告时段选择应用发现支持多重均衡存在的证据。
- 阅读关注点
- 应核对识别充分条件、均衡选择机制的处理、两步估计的具体构造，以及实证证据如何区分单一与多重均衡。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能判断识别条件的可检验性或均衡选择限制；应用证据不代表所有类似市场均存在多重均衡。
原文摘要
In games, the multiplicity of equilibria poses a challenge for identification and estimation. The existing literature typically abstracts from this multiplicity by assuming that the data are generated from a single equilibrium. Instead of imposing such restrictions, this paper provides sufficient conditions to non-parametrically identify payoff primitives in finite action games with incomplete information, while allowing for multiple equilibria. I then propose a two-step estimator and illustrate its finite-sample performances via Monte Carlo simulations. Furthermore, I study the strategic interaction among radio stations when choosing different time slots to air commercials. I indeed find evidence to support the existence of multiple equilibria.