Demand estimation without outside good shares
外部选项份额缺失时的需求估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究 BLP 差异化产品需求模型的结构参数、部分识别与置信集合，因此最直接归入结构估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
外部选项份额缺失时的需求估计
- 研究问题
- 使用产品市场份额估计 BLP 需求模型时，若无法观察外部选项份额，结构参数及相关经济量还能识别到什么程度？
- 方法与思路
- 作者分析外部选项份额不可观测时的部分识别，推导结构参数和经济量的识别集，并利用矩不等式构造置信集合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出该信息缺失情形下的识别集与有效推断方法，并通过既有研究使用的金枪鱼数据展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对市场份额的观测口径、识别集依赖的模型限制与工具变量条件，以及矩不等式置信集合的计算和覆盖保证。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审与期刊接收均未核实；摘要未说明识别集宽度、完整条件和实证结果，不能判断实际信息损失。
原文摘要
The BLP model is the workhorse framework for estimating demand for differentiated products using aggregate product shares. In practice, however, the share of the outside good is often unavailable. This paper studies identification and inference in the BLP model when the share of the outside good is unobserved. We show that the model is partially identified, and we derive the identified sets for the structural parameters and other quantities of economic interest. We also develop inference procedures based on moment inequalities that deliver valid confidence sets for these structural parameters and quantities of economic interest. We illustrate our results with an empirical application based on the tuna data analyzed by Gandhi et al. (2023).