Inference in ordered response games with complete information
完全信息有序反应博弈中的推断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：摘要研究有序离散策略选择及博弈收益参数的结构识别与推断，支持离散选择和结构估计分类。
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完全信息有序反应博弈中的推断
- 研究问题
- 在策略只有序数含义的完全信息离散博弈中，如何从均衡行为识别收益参数，并对点识别与部分识别参数进行有效推断？
- 方法与思路
- 作者在收益函数形状限制下推导均衡的可观测含义和尖锐识别集，以条件矩不等式构造检验，并将部分参数的点估计纳入统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该检验自动适应接触集的测度并具有渐近枢轴性质；两人战略替代情形下部分收益参数可点识别，另有门店数量应用。
- 阅读关注点
- 应核对收益函数形状限制、均衡含义与尖锐性的证明、接触集适应机制，以及两人战略替代情形的点识别条件。
- 阅读边界
- 摘要未明确列出所谓温和条件、策略空间限制或有限样本推断表现；门店应用的经济量及实证结论也需全文确认。
原文摘要
We study inference in complete information games with discrete strategy spaces. Unlike binary games, we allow for rich strategy spaces and we only assume that they are ordinal in nature. We derive observable implications of equilibrium play under mild shape restrictions on payoff functions, and we characterize sharp identified sets for model parameters. We propose a novel inference method based on a test statistic that embeds conditional moment inequalities implied by equilibrium behavior. Our statistic has asymptotically pivotal properties that depend on the measure of contact sets, to which our statistic adapts automatically. In the case of two players and strategic substitutes we show that certain payoff parameters are point identified under mild conditions. We embed conventional point estimates for these parameters in our conditional moment inequality test statistic in order to perform inference on the remaining (partially identified) parameters. We apply our method to model the number of stores operated by Lowe’s and Home Depot in geographic markets and perform inference on several quantities of economic interest.