An Empirical Framework for Discrete Games with Costly Information Acquisition
具有成本性信息获取的离散博弈实证框架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：摘要建立静态离散选择博弈并识别模型原始参数，直接涉及离散选择与结构估计。
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具有成本性信息获取的离散博弈实证框架
- 研究问题
- 当参与者并不完全了解自身收益，且可付费选择信息精度时，信息获取与战略互动如何共同决定离散行动和市场进入？
- 方法与思路
- 作者在静态离散选择博弈中引入收益不确定性，使参与者同时选择信息精度与行动，并将信息收益和获取成本纳入权衡。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模型原始参数可点识别，蒙特卡洛实验展示识别结果；航空进入应用发现低成本航空公司选择较低信息精度与成本。
- 阅读关注点
- 应核对信息成本与信号结构、均衡的定义和处理方式、点识别所需条件，以及航空应用如何区分信息差异与其他企业异质性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未提供点识别条件或实证数值，业务模式解释尚不能据此视为因果结论。
原文摘要
This paper develops a novel econometric framework for static discrete choice games with costly information acquisition. In traditional discrete games, players are assumed to perfectly know their own payoffs when making decisions, ignoring that information acquisition can be a strategic choice. In the proposed framework, I relax this assumption by allowing players to face uncertainty about their own payoffs and to optimally choose both the precision of information and their actions, balancing the expected payoffs from precise information against the information cost. The model provides a unified structure to analyze how information and strategic interactions jointly determine equilibrium outcomes. The model primitives are point identified, and the identification results are illustrated through Monte Carlo experiments. The empirical application of the U.S airline entry game shows that the low-cost carriers acquire less precise information about profits and incur lower information costs than other airlines, which is consistent with their business model that focuses on cost efficiency. The analysis highlights how differences in firms' information strategies can explain observed heterogeneity in market entry behavior and competition.