Market counterfactuals and the specification of multiproduct demand: A nonparametric approach
市场反事实与多产品需求设定：非参数方法AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究差异化产品需求估计及税收传导、企业市场力量反事实，方法允许超出离散选择的行为，最直接对应结构估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
市场反事实与多产品需求设定：非参数方法
- 研究问题
- 差异化产品需求函数的参数限制，尤其对曲率的限制，会怎样影响税收传导和多产品企业市场力量等经济反事实结论？
- 方法与思路
- 作者提出差异化产品需求的非参数估计方法，可包含混合 Logit，也允许连续选择、商品互补和消费者注意不足，并应用于加州超市数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称非参数方法预测的单品税收传导远低于标准混合 Logit，但两者对多产品企业相对市场力量的结论相近，并可辅助选择参数设定。
- 阅读关注点
- 应核对非参数需求的识别条件与形状限制、价格内生性的处理、曲率估计方式，以及税收和市场力量反事实如何依赖供给侧设定。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；识别假设、估计细节与反事实数值未说明，应用中的模型差异不代表普遍优越性，也不推断版本变化。
原文摘要
Demand estimates are essential for addressing a wide range of positive and normative questions in economics that are known to depend on the shape—and notably the curvature—of the true demand functions. The existing frontier approaches, while allowing flexible substitution patterns, typically require the researcher to commit to a parametric specification. An open question is whether these a priori restrictions are likely to significantly affect the results. To address this, I develop a nonparametric approach to estimation of demand for differentiated products, which I then apply to California supermarket data. While the approach subsumes workhorse models such as mixed logit, it allows consumer behaviors and preferences beyond standard discrete choice, including continuous choices, complementarities across goods, and consumer inattention. When considering a tax on one good, the nonparametric approach predicts a much lower pass‐through than a standard mixed logit model. However, when assessing the market power of a multiproduct firm relative to that of a single‐product firm, the models give similar results. I also illustrate how the nonparametric approach may be used to guide the choice among parametric specifications.