Empirical models of discrete games
离散博弈的实证模型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：摘要明确将定性选择扩展为多人博弈，并研究收益结构、均衡、识别与估计。
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离散博弈的实证模型
- 研究问题
- 当研究者只观察到参与者决策和收益的定性或删失信息时，如何建立多人博弈的计量模型，并识别和估计其收益结构？
- 方法与思路
- 作者将单人定性选择模型扩展到多人决策，按博弈结构和均衡概念构造方程，并讨论同时行动、序贯行动及合作博弈。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，同时行动纳什博弈的均衡可用内生虚拟变量的线性系统描述，并以进入、技术采用、税务审计和家庭劳动供给讨论识别。
- 阅读关注点
- 应核对收益参数的识别条件、均衡方程的推导及多重均衡如何处理，比较不同博弈时序和合作设定对可观测决策分布的约束。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，无法确定均衡选择机制、具体估计程序或各应用的识别结论；不能把线性表述理解为识别自动成立。
原文摘要
This paper develops econometric models for discrete games. Specifically, we model the payoffs of games where a researcher observes qualitative or censored information about agents' decisions and payoffs. These models extend single-person qualitative choice models introduced by McFadden (1974) and others to multiple-person choice problems. The equations describing players' equilibrium strategies depend on the game's structure and the equilibrium solution concept. We show that one can describe the equilibria of a simultaneous-move Nash game with a linear system of dummy endogenous variables. We also show that sequential-move and cooperative models have different, but related, econometric structures. A series of applied examples address identification and estimation issues. These examples include models of market entry, technology adoption, tax auditing, and cooperative family labor supply.