Panel Data Estimation of Individual Demand in Markets with Many Consumers
多消费者市场中个体需求的面板数据估计AI 解读 ↓
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多消费者市场中个体需求的面板数据估计
- 研究问题
- 价格由市场共同决定并产生联立性时，面板数据能否识别个体需求，市场消费者数量增加又如何影响常规估计偏差？
- 方法与思路
- 作者分析线性及随机系数需求与线性供给模型，在个体时变偏好和未观测时变供给正交时，考察差分等面板方法的偏差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在所述正交条件下，个体需求估计偏差随市场消费者数量增长而消失，并允许用趋势、时期虚拟变量或时间固定效应处理宏观影响。
- 阅读关注点
- 应核对消费者数量趋于无穷的设定、偏好与供给正交的经济含义，以及共同冲击、市场划分和时间效应如何进入模型。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核验；摘要未说明收敛速率或有限市场偏差，结论依赖所述正交条件。
原文摘要
The purpose of this paper is to consider whether and how panel data can be used to estimate individual demand, as opposed to market-level demand, while accounting for simultaneity resulting from prices being determined in markets. We consider linear demand models and random coefficient demand models, together with linear supply models. We find that the bias of individual demand estimates obtained using familiar panel data methods, like differencing, disappears as the number of consumers in each market grows, as long as the time-varying, i.e. idiosyncratic, component of preferences is orthogonal to the unobserved, time-varying component of supply. This approximate control is assumed in many panel discrete choice models and is plausible in other models where idiosyncratic preferences represent random variation in preferences over time. Macroeconomic effects can be allowed for by including regressors characterizing time effects, such as trends and time period dummies, or fixed time effects.