Prices, profits, proxies, and production
价格、利润、代理变量与生产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：摘要直接讨论企业生产结构的非参数识别、优化行为与反事实界限。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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价格、利润、代理变量与生产
- 研究问题
- 作者研究当企业产量和价格不可直接观察时，如何识别可按生产率排序的异质企业生产结构，并给出反事实界限。
- 方法与思路
- 摘要称利用利润、成本或收入等优化值，以及价格或价格代理变量，扩展价格接受企业的对偶理论以处理异质性与内生性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出非参数识别和反事实界限，并称非参数估计量的收敛结果可转换为生产集合的收敛结果，未列出具体条件。
- 阅读关注点
- 应核对生产率排序、优化值与代理变量所需条件，价格变动有限时的识别范围，以及生产集合收敛采用何种距离。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断识别是点识别还是何种集合识别、界限紧致性或估计难度；具体定理条件未说明。
原文摘要
This paper studies nonparametric identification and counterfactual bounds for heterogeneous firms that can be ranked in terms of productivity. Our approach works when quantities and prices are latent, rendering standard approaches inapplicable. Instead, we require observation of profits or other optimizing-values such as costs or revenues, and either prices or price proxies of flexibly chosen variables. We extend classical duality results for price-taking firms to a setup with discrete heterogeneity, endogeneity, and limited variation in possibly latent prices. Finally, we show that convergence results for nonparametric estimators may be directly converted to convergence results for production sets.