Nonparametric identification of an interdependent value model with buyer covariates from first-price auction bids
从第一价格拍卖出价非参数识别含买方协变量的相互依赖价值模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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从第一价格拍卖出价非参数识别含买方协变量的相互依赖价值模型
- 研究问题
- 在买方信号同时包含可观测移动因素与私人信息的相互依赖价值拍卖中，能否从第一价格出价识别模型原始要素并支持反事实分析？
- 方法与思路
- 作者以指标结合可观测信号移动因素和竞标者私人因素，在一个可检验的秩条件下建立非参数识别，并简要讨论估计程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模型原始要素可在全部信号取值上被识别，因而能够研究第二价格拍卖预期收入等需要完整信号范围的反事实。
- 阅读关注点
- 应核对信号指标结构、秩条件如何检验、出价到原始要素的识别映射，以及第二价格拍卖收入反事实需要保持哪些模型条件。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，无法判断秩条件的具体内容、识别证明或估计精度；估计程序仅被简要讨论，不能视为已充分验证的实施方案。
原文摘要
This paper introduces a version of the interdependent value model of Milgrom and Weber (1982), where the signals are given by an index gathering signal shifters observed by the econometrician and private ones specific to each bidders. The model primitives are shown to be nonparametrically identified from first-price auction bids under a testable mild rank condition. Identification holds for all possible signal values. This allows to consider a wide range of counterfactuals where this is important, as expected revenue in second-price auction. An estimation procedure is briefly discussed.