Inference for first-price auctions with Guerre, Perrigne, and Vuong’s estimator
第一价格拍卖中基于 GPV 估计量的推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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第一价格拍卖中基于 GPV 估计量的推断
- 研究问题
- 在独立私人价值的第一价格密封投标拍卖模型中，如何对潜在估值的概率密度进行点态推断和同时覆盖的区间推断？
- 方法与思路
- 作者研究 GPV 两步非参数估计量的渐近正态性与方差估计，验证点态百分位 bootstrap 区间，并用中间高斯近似构造一致置信带。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，提出易实施且一致的渐近方差估计量，证明点态 bootstrap 区间及基于 bootstrap 的一致置信带具有渐近有效性。
- 阅读关注点
- 应核对独立私人价值框架下的识别与抽样条件、两步估计误差如何进入方差，以及点态区间和一致置信带各自覆盖的对象。
- 阅读边界
- 仅据所列出版社摘要，密度光滑性、带宽和边界处理均未说明；相关结论不能直接扩展到共同价值或其他拍卖机制。
原文摘要
We consider inference on the probability density of valuations in the first-price sealed-bid auctions model within the independent private value paradigm. We show the asymptotic normality of the two-step nonparametric estimator of Guerre et al. (2000) (GPV), and propose an easily implementable and consistent estimator of the asymptotic variance. We prove the validity of the pointwise percentile bootstrap confidence intervals based on the GPV estimator. Lastly, we use the intermediate Gaussian approximation approach to construct bootstrap-based asymptotically valid uniform confidence bands for the density of the valuations.