A new approach to identifying generalized competing risks models with application to second-price auctions
广义竞争风险模型识别的新方法及其二价拍卖应用AI 解读 ↓
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广义竞争风险模型识别的新方法及其二价拍卖应用
- 研究问题
- 在非对称二价拍卖中，若竞标者具有独立私人价值且仅观察获胜者身份与成交价，能否非参数识别各竞标者估值分布？
- 方法与思路
- 作者把未知分布与可观测函数的关系写成非线性微分方程组，先证明局部解存在且唯一，再将局部解扩展到整个支持集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该构造性方法识别非对称二价拍卖的估值分布，并可用于竞标人数随机的拍卖及广义竞争风险模型。
- 阅读关注点
- 应核对微分方程组的边界条件、局部唯一性与全局延拓要求，以及随机竞标人数和竞争风险扩展保留了哪些限制。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 版本摘要；支持集与分布正则条件未展开，识别证明也不等于已给出可行估计量或有限样本推断。
原文摘要
This paper proposes an approach to proving nonparametric identification for distributions of bidders' values in asymmetric second-price auctions. I consider the case when bidders have independent private values and the only available data pertain to the winner's identity and the transaction price. My proof of identification is constructive and is based on establishing the existence and uniqueness of a solution to the system of nonlinear differential equations that describes relationships between unknown distribution functions and observable functions. The proof is conducted in two logical steps. First, I prove the existence and uniqueness of a local solution. Then I describe a method that extends this local solution to the whole support. This paper delivers other interesting results. I demonstrate how this approach can be applied to obtain identification in auctions with a stochastic number of bidders. Furthermore, I show that my results can be extended to generalized competing risks models.