Integrated-Quantile-Based Estimation for First-Price Auction Models
基于积分分位数的第一价格拍卖模型估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要通过拍卖一阶条件恢复潜在估值，属于结构估计；核心对象与方法是估值分位数函数及积分分位数表示，亦对应分位数方法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
基于积分分位数的第一价格拍卖模型估计
- 研究问题
- 如何在竞价策略单调的约束下非参数估计第一价格拍卖的估值分位数，并减少对平滑性、调参及边界修剪的依赖？
- 方法与思路
- 作者将一阶条件写成积分分位数形式，构造无需调参的估值分位数估计量；在更强平滑条件成立时，再提出无需修剪的平滑版本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称基础估计量具有立方根样本量收敛率及相应极限分布，平滑版本在额外条件下渐近正态并达到所引文献的最优速率。
- 阅读关注点
- 核对拍卖环境与识别假设、策略单调性如何进入估计、两种估计量各自的平滑条件，以及调参和修剪需求与收敛速率的对应关系。
- 阅读边界
- 摘要未说明竞标者估值依赖结构、拍卖异质性处理及应用数值结果；无需调参仅针对基础估计量，平滑版本的速率结论有额外条件。
原文摘要
This article considers nonparametric estimation of first-price auction models under the monotonicity restriction on the bidding strategy. Based on an integrated-quantile representation of the first-order condition, we propose a tuning-parameter-free estimator for the valuation quantile function. We establish its cube-root-n consistency and asymptotic distribution under weaker smoothness assumptions than those typically assumed in the empirical literature. If the latter are true, we also provide a trimming-free smoothed estimator and show that it is asymptotically normal and achieves the optimal rate of Guerre, Perrigne, and Vuong (2000). We illustrate our method using Monte Carlo simulations and an empirical study of the California highway procurement auctions. Supplementary materials for this article are available online.