Instrument-free identification and estimation of differentiated products models using cost data
利用成本数据识别和估计差异化产品模型：无需工具变量的方法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：摘要围绕差异化产品需求模型的识别、内生性处理和需求估计展开，直接支持结构估计这一细分方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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利用成本数据识别和估计差异化产品模型：无需工具变量的方法
- 研究问题
- 在需求与成本数据均可获得时，如何无需工具变量识别差异化产品需求，同时处理价格、产出的内生性和不可观测市场规模？
- 方法与思路
- 作者提出利用成本数据识别和估计需求的方法，以应对价格与需求冲击、产出与成本冲击的内生关系，并允许市场规模不可观测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法在常用工具变量无效的模拟情形下表现良好，并被用于估计美国银行业的存款需求。
- 阅读关注点
- 应核对成本信息如何替代工具变量、所需需求与成本限制，以及不可观测市场规模如何与需求参数共同识别。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确认成本数据的具体要求、识别限制或估计精度；无需工具变量不意味着无需额外识别假设。
原文摘要
We propose a new methodology for identifying and estimating demand in differentiated products models when demand and cost data are available. The method deals with the endogeneity of prices to demand shocks and the endogeneity of outputs to cost shocks by using cost data rather than instruments. Further, we allow for unobserved market size. Using Monte Carlo experiments, we show that our method works well in contexts where commonly used instruments are invalid. We also apply our method to the estimation of deposit demand in the US banking industry.