The econometrics of auctions with asymmetric anonymous bidders
非对称匿名竞标者拍卖模型的计量分析AI 解读 ↓
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非对称匿名竞标者拍卖模型的计量分析
- 研究问题
- 当竞标者身份完全或部分不可观测时，匿名性如何影响私人价值拍卖模型的识别，非对称模型又应如何估计？
- 方法与思路
- 作者调整匿名出价环境下的可识别性定义，并在非参数可识别的非对称独立私人价值模型中推广多步核估计程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确分析匿名性对识别的影响，提出推广的估计方法及渐近性质，并用模拟展示其在小数据集中的实际相关性。
- 阅读关注点
- 应核对拍卖规则与身份可观测程度、匿名环境下识别的含义，以及多步估计误差、带宽选择和渐近理论条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确定哪些匿名拍卖模型仍可识别，也不能推断估计方法适用于相关私人价值或任意拍卖制度。
原文摘要
We consider standard auction models when bidders’ identities are not–or are only partially–observed by the econometrician. We first adapt the definition of identifiability to a framework with anonymous bids and explore the extent to which anonymity reduces the possibility of identifying private value auction models. Second, in the asymmetric independent private value model which is nonparametrically identified, we generalize Guerre, Perrigne and Vuong’s estimation procedure [Optimal nonparametric estimation of first-price auctions, Econometrica 68 (2000) 525–574] and consider the asymptotic properties of our multi-step kernel-based estimator. Monte Carlo simulations illustrate the practical relevance of our estimation procedure in small data sets.