Nonparametric identification and estimation of a class of common value auction models
一类共同价值拍卖模型的非参数识别与估计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：摘要明确从拍卖数据识别共同价值及信号分布，并提出非参数结构模型估计方法，直接对应微观结构估计。
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一类共同价值拍卖模型的非参数识别与估计
- 研究问题
- 对由真实价值密度、条件信号密度中的共同函数及其支持函数定义的一类纯共同价值拍卖模型，能否非参数识别并估计？
- 方法与思路
- 作者在该限定模型类内建立非参数识别，提出一步非参数估计方法并证明估计量的一致收敛性质，再用模拟检验分布恢复。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该类模型无需进一步限制即可非参数识别，估计量具有一致收敛性质，且模拟显示方法能恢复所关心的分布函数。
- 阅读关注点
- 应核对模型类本身的限制、观测信息如何识别三个函数，以及一致收敛定理的条件、估计步骤与模拟中的分布恢复指标。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未提供完整模型设定或证明条件；无需进一步限制只针对所定义模型类，不能推广到所有共同价值拍卖。
原文摘要
Abstract Structural econometric studies on auctions have mainly focused on the independent private value paradigm. In this paper, we are interested in the ‘opposite’ case known as the pure common value model. More precisely, we restrict our attention to a class of common value models defined by three functions: the density of the true value of the auctioned good, a unique function that appears in the definition of the conditional densities of the signals, and the function that defines the support of the conditional densities. We establish that these common value models are nonparametrically identified without any further restrictions. We then propose a one‐step nonparametric estimation method and prove the uniform consistency of our estimators. We apply our method on simulated data and show that the technique we propose is adequate to recover the distribution functions of interest. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.