Bootstrapping Fisher Market Equilibrium and First-Price Pacing Equilibrium
费舍尔市场均衡与一价拍卖预算调节均衡的自助法推断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：摘要围绕经济市场与拍卖均衡模型的统计推断，并以约束 M 估计刻画一般均衡问题，直接关联结构模型估计。
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费舍尔市场均衡与一价拍卖预算调节均衡的自助法推断
- 研究问题
- 如何为线性费舍尔市场均衡与一价拍卖预算调节均衡建立有效的自助法推断，尤其处理一般均衡中的约束估计问题？
- 方法与思路
- 作者设计多种自助法程序，将一般 FPPE 的问题归结为约束 M 估计量的自助法，并借助上图收敛理论处理特定退化条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文为两类均衡模型提供具有统计有效性的自助法程序，并以合成及半真实数据实验支持其理论结论。
- 阅读关注点
- 应核对抽样对象、均衡与约束 M 估计的对应关系、退化条件和重抽样步骤，以及理论覆盖的参数与置信区间类型。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收状态未核实。摘要未说明退化条件、覆盖率或实验数值，不能认定普通自助法在这些模型中有效。
原文摘要
The linear Fisher market (LFM) is a basic equilibrium model from economics, which also has applications in fair and efficient resource allocation. First-price pacing equilibrium (FPPE) is a model capturing budget-management mechanisms in first-price auctions. In certain practical settings such as advertising auctions, there is an interest in performing statistical inference over these models. A popular methodology for general statistical inference is the bootstrap procedure. Yet, for LFM and FPPE there is no existing theory for the valid application of bootstrap procedures. In this paper, we introduce and devise several statistically valid bootstrap inference procedures for LFM and FPPE. The most challenging part is to bootstrap general FPPE, which reduces to bootstrapping constrained M-estimators, a largely unexplored problem. We devise a bootstrap procedure for FPPE under mild degeneracy conditions by using the powerful tool of epi-convergence theory. Experiments with synthetic and semi-real data verify our theory.