Identification and estimation of risk aversion in first-price auctions with unobserved auction heterogeneity
存在未观测拍卖异质性时第一价格拍卖风险厌恶的识别与估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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存在未观测拍卖异质性时第一价格拍卖风险厌恶的识别与估计
- 研究问题
- 存在未观测拍卖异质性时，如何识别第一价格拍卖中的风险厌恶；点识别所需排除限制失效后，还能获得怎样的有效界限？
- 方法与思路
- 作者利用每场拍卖的多个报价和投标人数变化建立识别，研究较弱限制下的界限，并提出筛最大似然估计用于模拟和木材拍卖分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出点识别及排除限制失效后的有效界限；木材拍卖应用支持风险中性，而忽略未观测异质性会导致拒绝风险中性。
- 阅读关注点
- 应核对投标人数变化所满足的排除限制、异质性与风险偏好的区分机制，以及界限成立条件和筛最大似然的具体实现。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，无法核验排除限制、界限宽度或估计精度；风险中性发现限于所述木材拍卖应用，不能推广到其他市场。
原文摘要
This paper shows point-identification in first-price auctions with risk aversion and unobserved auction heterogeneity, by exploiting multiple bids per auction and variation in the number of bidders. If the exclusion restriction required for point-identification is violated, the recovered primitives are still valid bounds under weaker restrictions. We propose a Sieve Maximum Likelihood Estimator (SMLE). Monte Carlo experiments illustrate that the estimator performs well and that ignoring unobserved auction heterogeneity can bias risk aversion estimates. In an application to timber auctions we find that the bidders are risk-neutral, but we would reject risk-neutrality without accounting for unobserved auction heterogeneity.