A functional estimation approach to the first-price auction models
第一价格拍卖模型的函数估计方法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：摘要以第一价格拍卖模型为对象，从投标数据恢复不可观测私人价值分布，直接对应拍卖模型的结构识别与估计。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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第一价格拍卖模型的函数估计方法
- 研究问题
- 在第一价格密封投标拍卖中，如何从投标信息识别和估计私人价值分布，减少先逐一恢复私人价值所带来的估计步骤？
- 方法与思路
- 作者提出直接迭代估计私人价值分布函数的方法，以及将逆问题线性化的分位数方法，后者配合三类正则化进行一步估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，分位数方法得到私人价值分位数的闭式解和构造性识别；论文开展方法模拟比较，并考虑非对称、关联及仅观察中标价等扩展。
- 阅读关注点
- 应核对基准拍卖模型的均衡与信息假设、闭式解成立条件、正则化参数选择，以及各项扩展究竟提供识别还是完整估计结果。
- 阅读边界
- 仅依据所给OpenAlex版本摘要；具体识别条件、扩展细节和模拟结果未说明，不能假定全部扩展都保留基准模型的闭式解。
原文摘要
This paper introduces new methods of identification and estimation of the first-price sealed bid auction model and compares them with the previous existing ones. The first method of estimation allows us to estimate directly (through an iterative algorithm) the cumulative distribution function of the private values without estimating the private values beforehand. In the second method, we use a quantile approach. Although the first-price auction is a complex nonlinear inverse problem, the use of quantile leads to a linearization of the model. Thus, in contrast with the existing methods we are able to deduce a closed-form solution for the quantile of the private values. This constructive identification allows for a one-stage estimation procedure that can be performed using three regularization methods: the Tikhonov regularization, the Landweber–Friedman regularization and the kernels. We conduct a Monte Carlo experiment to compare our methods of estimation by c.d.f. and quantiles with the methods of estimation developed by Guerre et al. (2000), Marmer and Shneyerov (2012), and Hickman and Hubbard (2015). Some extensions of the model are considered: asymmetric bidders, affiliation, conditional models to exogenuous variables, and the observation of only the winning bids.