Estimating demand for differentiated products with zeroes in market share data
市场份额存在零值时的差异化产品需求估计AI 解读 ↓
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市场份额存在零值时的差异化产品需求估计
- 研究问题
- 差异化产品市场中大量零销量使传统需求估计难以直接使用时，如何利用市场份额数据估计需求参数并处理相关偏差？
- 方法与思路
- 作者对预期销量设定下界，构造逆需求条件期望的上下界，再转化为矩不等式，研究需求参数点估计的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量在相应条件下一致且渐近正态，模拟可处理高达 95% 的零值；扫描数据应用中校正后价格弹性增至两倍。
- 阅读关注点
- 应核对预期销量下界的依据、由矩不等式得到点估计的条件，以及高零值比例模拟和弹性比较的具体设定。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，95% 与两倍均是特定模拟或应用结果，不能普遍外推；完整条件及版本变化未说明。
原文摘要
In this paper, we introduce a new approach to estimating differentiated product demand systems that allows for products with zero sales in the data. Zeroes in demand are a common problem in differentiated product markets, but fall outside the scope of existing demand estimation techniques. We show that with a lower bound imposed on the expected sales quantities, we can construct upper and lower bounds for the conditional expectation of the inverse demand. These bounds can be translated into moment inequalities that are shown to yield consistent and asymptotically normal point estimators for demand parameters under natural conditions. In Monte Carlo simulations, we demonstrate that the new approach works well even when the fraction of zeroes is as high as 95%. We apply our estimator to supermarket scanner data and find that correcting the bias caused by zeroes has important empirical implications, for example, price elasticities become twice as large when zeroes are properly controlled.