Estimation of Standard Auction Models
标准拍卖模型的估计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：摘要通过拍卖均衡关系从赢家与支付价格恢复投标者价值分布，属于结构估计。
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…
标准拍卖模型的估计
- 研究问题
- 在独立且可能非对称的私人价值拍卖中，仅观察赢家身份与支付价格，如何估计各投标者的出价分布和价值分布？
- 方法与思路
- 作者为一价和二价拍卖提出非参数估计算法，在均衡假设下恢复价值分布，并推导不依赖待估分布的有限样本误差界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称论文将部分可观测拍卖模型的研究从识别推进到具有计算与统计保证的估计，结果也可用于荷兰式和英式拍卖。
- 阅读关注点
- 应核对出价与价值分布分别如何识别、均衡假设的作用，以及误差界使用的损失度量、样本量和算法复杂度。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未给出具体误差率、分布支持条件或均衡恢复步骤。
原文摘要
We provide efficient estimation methods for first- and second-price auctions under independent (asymmetric) private values and partial observability. Given a finite set of observations, each comprising the identity of the winner and the price they paid in a sequence of identical auctions, we provide algorithms for non-parametrically estimating the bid distribution of each bidder, as well as their value distributions under equilibrium assumptions. We provide finite-sample estimation bounds which are uniform in that their error rates do not depend on the bid/value distributions being estimated. Our estimation guarantees advance a body of work in Econometrics wherein only identification results have been obtained, unless the setting is symmetric, parametric, or all bids are observable. Our guarantees also provide computationally and statistically effective alternatives to classical techniques from reliability theory. Finally, our results are immediately applicable to Dutch and English auctions.