Challenges in Statistically Rejecting the Perfect Competition Hypothesis Using Imperfect Competition Data
用不完全竞争数据拒绝完全竞争假设的统计困难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：摘要围绕同质产品市场的行为参数、需求工具变量与竞争结构检验，直接关联产业组织结构估计。
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代码、数据与补充材料
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用不完全竞争数据拒绝完全竞争假设的统计困难
- 研究问题
- 同质产品市场实际存在不完全竞争时，为何市场行为参数检验仍难以拒绝完全竞争，哪些因素影响检验功效？
- 方法与思路
- 作者从理论上分析难以拒绝完全竞争的原因，并评估市场数量、行为参数和需求旋转工具变量对有限样本功效的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，功效随市场数、行为参数和工具强度增加，但特定设定下仍难拒绝，并将市场数量不足视为重要解释。
- 阅读关注点
- 应核对理论结论的市场模型与识别条件、需求旋转工具的作用，以及有限样本结果支持何种范围的解释。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未给出完整模型，不能把未拒绝竞争一概归因于市场数少。
原文摘要
We theoretically prove why statistically rejecting the null hypothesis of perfect competition is challenging, known as a common problem in the literature. We also assess the finite sample performance of the conduct parameter test in homogeneous goods markets, showing that statistical power increases with the number of markets, a larger conduct parameter, and a stronger demand rotation instrument. However, even with a moderate number of markets and five firms, rejecting the null hypothesis of perfect competition remains difficult, irrespective of instrument strength or the use of optimal instruments. Our findings suggest that empirical results failing to reject perfect competition are due to the limited number of markets rather than methodological shortcomings.