Estimating risk aversion from ascending and sealed‐bid auctions: the case of timber auction data
从升价与密封投标拍卖估计风险厌恶：木材拍卖案例AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要通过两种拍卖机制的数据恢复私人价值分布和效用函数，核心是竞标者偏好的非参数结构识别与估计。
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从升价与密封投标拍卖估计风险厌恶：木材拍卖案例
- 研究问题
- 在私人价值拍卖中，如何结合升价与第一价格密封投标两种设计的数据，区分潜在价值分布与竞标者风险偏好？
- 方法与思路
- 作者利用升价拍卖数据恢复私人价值分布，再用第一价格密封投标数据恢复效用函数，由此构造非参数估计量并应用于木材拍卖。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两种拍卖设计的结合可非参数识别竞标者效用；美国林务局木材拍卖中，估计效用呈凹性，可由常相对风险厌恶部分刻画。
- 阅读关注点
- 应核对不同拍卖设计之间价值分布和竞标者的可比性、效用识别所需限制，以及凹性和常相对风险厌恶拟合的统计证据。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明跨设计可比条件、效用归一化或估计误差；效用的凹性发现不能直接外推到所有竞标者。
原文摘要
Abstract Estimating bidders' risk aversion in auctions is a challenging problem because of identification issues. This paper takes advantage of bidding data from two auction designs to identify nonparametrically the bidders' utility function within a private value framework. In particular, ascending auction data allow one to recover the latent distribution of private values, while first‐price sealed‐bid auction data allow one to recover the bidders' utility function. This leads to a nonparametric estimator. An application to the US Forest Service timber auctions is proposed. Estimated utility functions display concavity, which can be partly captured by constant relative risk aversion. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.