Identification and Estimation of Demand Models with Endogenous Product Entry and Exit
产品内生进入与退出下需求模型的识别和估计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：摘要直接研究差异化产品寡头市场中的需求识别、价格内生性与企业进入，属于结构估计方向。
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…
产品内生进入与退出下需求模型的识别和估计
- 研究问题
- 企业根据研究者不可见的需求信息决定产品进入市场时，如何同时处理需求估计中的选择偏误与价格内生性？
- 方法与思路
- 作者以潜在市场状态和条件进入概率构造选择偏误函数的混合表示，进而提出两步半参数估计，避免反复求解完整模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法容纳更丰富的进入信息并弱化供给侧假设；美国航空业应用得到比忽略内生进入更有弹性的需求和更低市场势力。
- 阅读关注点
- 应核对潜在市场状态与进入概率如何识别、价格内生性如何处理，以及所谓较弱供给侧假设具体弱于哪些比较方法。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审及期刊接收未核实。摘要未列出完整识别条件，也未说明产品退出的处理细节或航空业估计数值。
原文摘要
Firms introduce products in markets where they anticipate stronger demand, using information unobserved by researchers. This creates endogenous selection in demand estimation. In differentiated-product oligopolies, multidimensional demand unobservables and strategic entry can render the ordinary propensity score insufficient for selection correction. Existing approaches either restrict firms' information at entry or jointly estimate demand, pricing, and entry under strong supply-side assumptions. We derive a new mixture representation of the selection-bias function using latent propensity scores: entry probabilities conditional on observables and a latent market state generating dependence across entry decisions. This representation yields a convenient two-step semiparametric estimator that corrects for selection and price endogeneity while accommodating richer information at entry. The approach makes weaker supply-side assumptions and is simpler to implement because it avoids repeatedly solving the full model. Applied to the US airline industry, the method yields more elastic demand and less market power than estimates ignoring endogenous entry.