Bidding frictions in ascending auctions
递增拍卖中的竞价摩擦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：摘要直接研究拍卖估值分布的识别、结构模型估计及配置效率。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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递增拍卖中的竞价摩擦
- 研究问题
- 当竞标人数不确定、每位竞标者的出价机会未知时，如何识别和估计估值分布，并分析竞价摩擦对收入与配置效率的影响？
- 方法与思路
- 作者利用所有均衡中竞标者均采取非劣策略这一性质，处理多重均衡带来的识别与估计困难，并应用于地方银行竞争存款证券的月度市场。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法适用于存在跳跃出价及成交价明显高于最高落败出价的市场；应用结果显示，竞价摩擦损害收入和配置效率。
- 阅读关注点
- 应核对非劣策略如何限制估值分布、未知出价机会如何进入模型，以及摩擦成本的反事实基准、识别范围与估计不确定性。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断估值分布的具体识别条件、摩擦成本大小或反事实设定；也不能推断其他版本的变化。
原文摘要
This paper develops an approach for identifying and estimating the distribution of valuations in ascending auctions where an indeterminate number of bidders have an unknown number of bidding opportunities. To finesse the complications for identification and estimation due to multiple equilibria, our empirical analysis is based on the fact that bidders play undominated strategies in every equilibrium. We apply the model to a monthly financial market in which local banks compete for deposit securities. This market features frequent jump bidding and winning bids well above the highest losing bid, suggesting standard empirical approaches for ascending auctions may not be suitable. We find that frictions are costly both for revenue and allocative efficiency.