Identification and estimation of sequential games of incomplete information with multiple equilibria
多重均衡下不完全信息序贯博弈的识别与估计AI 解读 ↓
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多重均衡下不完全信息序贯博弈的识别与估计
- 研究问题
- 实证博弈中行动顺序不可观测且存在多重均衡时，如何分别识别收益参数、行动顺序和均衡选择机制？
- 方法与思路
- 作者构建包含同时与序贯行动的博弈模型，借助有限混合模型的排除限制识别参数，并采用筛最小距离估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，结构参数可分别识别，识别条件具有可检验形式；模拟显示行动顺序误设可能产生偏差，并提供零售商进入博弈应用。
- 阅读关注点
- 核对排除限制如何区分行动顺序与均衡选择、多重完美贝叶斯纳什均衡的处理，以及筛估计的渐近条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，点识别的完整限制及检验程序未说明；零售商在多少市场序贯竞争，也没有给出具体比例。
原文摘要
This paper discusses the identification and estimation of game-theoretic models, mainly focusing on sequential games of incomplete information. In most empirical games, researchers cannot observe the exact order of actions played in the game and rely on the assumption of simultaneous actions. My structural modeling generalizes an empirical game to encompass simultaneous and sequential actions as special cases. I specify a sequential game allowing for multiple players in each stage and multiple Perfect Bayesian Nash Equilibria, showing that the structural parameters, including the payoff function parameters, the order of actions, and the equilibrium selection mechanism, are separately identified. The various exclusion restrictions in the finite mixture literature help attain point identification of structural parameters and provide a testable method to verify identification conditions. Next, I consider a Sieve Minimum Distance (SMD) estimator of Ai and Chen (2003) for the structural parameters and verify its asymptotic properties. The Monte Carlo simulations evaluate the performance of the proposed estimator and provide numerical evidence of potential bias under the misspecified order of actions. The empirical application of Walmart and Kmart’s entry game demonstrates that retailers compete sequentially in a significant portion of markets.