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2022-05-08
英文标题:
《Empirical Relevance of Ambiguity in First Price Auction Models》
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作者:
Gaurab Aryal and Dong-Hyuk Kim
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  We study the identification and estimation of first-price auction models where bidders have ambiguity about the valuation distribution and their preferences are represented by maxmin expected utility. When entry is exogenous, the distribution and ambiguity structure are nonparametrically identified, separately from risk aversion (CRRA). We propose a flexible Bayesian method based on Bernstein polynomials. Monte Carlo experiments show that our method estimates parameters precisely, and chooses reserve prices with (nearly) optimal revenues, whether there is ambiguity or not. Furthermore, if the model is misspecified -- incorrectly assuming no ambiguity among bidders -- it may induce estimation bias with a substantial revenue loss.
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中文摘要:
我们研究了一级价格拍卖模型的识别和估计,其中投标人对估值分布具有模糊性,他们的偏好由maxmin期望效用表示。当输入是外生的,分布和模糊结构是非参数识别的,与风险规避(CRRA)分开。我们提出了一种基于伯恩斯坦多项式的灵活贝叶斯方法。蒙特卡罗实验表明,无论是否存在模糊性,我们的方法都能精确估计参数,并选择具有(接近)最优收益的储备价格。此外,如果模型被错误地指定——错误地假设投标人之间没有歧义——可能会导致估计偏差,从而造成巨大的收入损失。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-5-8 02:00:32
首次价格拍卖模型中模糊性的经验相关性*GAURAB ARYAL+和DONG-HYUK KIM摘要。我们研究了第一价格拍卖模型的识别和估计,其中投标人对估值分布具有模糊性,他们的偏好由最大预期效用表示。当入口是外生的时,分布和模糊结构是非参数识别的,与风险平均(CRRA)分开。我们提出了一种基于Bernstein多项式的灵活贝叶斯方法。蒙特卡罗实验表明,无论是否存在模糊性,我们的方法都能精确估计参数,并选择具有(接近)最优收益的储备价格。此外,如果模型被误判——错误地假设投标人之间没有歧义——可能会导致估计偏差,从而造成巨大的收入损失。关键词:一价拍卖、识别、歧义规避、最大预期效用、贝叶斯估计JEL分类:C11、C44、D441。引言我们研究了具有独立私人价值的一价拍卖模型的识别和估计,其中对称风险规避投标人不知道估值分布,即分布是模糊的。特别是,我们脱离了目前关于经验拍卖的文献,放松了一个假设,即存在一个独特的估值分布,这是投标人通常知道的。相反,我们认为在一个环境中,投标人认为许多分布同样合理。这篇论文的主要贡献是三个方面。
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2022-5-8 02:00:35
首先,我们引入了具有多重分布的极大极小期望效用模型(Gilboa和Schmeidler,1989),以捕捉存在日期:2014年12月31日。*我们感谢Ali Horta,csu、Brent Hickman、St,ephane Bonhome和研讨会观众阿塔努、芝加哥、杜克、梅尔博·乌尔内、UTS、新南威尔士州和31 Statustralasia Economic Theory Workshop,以及每年13次的国际IO会议。通常的免责声明适用。+芝加哥大学。电子邮件:aryalg@uchicago.edu——范德比尔特大学。电子邮件:董赫。kim@vanderbilt.edu.2 G.ARYAL和D.Kimal在经验拍卖中的模糊性。其次,我们提供了充分的条件,以便非参数地识别估值分布和投标人的态度,使其与风险(CRRA)偏好分开。第三,我们开发了一种贝叶斯方法,利用伯恩斯坦多项式估计模型参数并提出政策建议。几乎所有实证拍卖的论文都使用预期效用(EU)框架。西多拉德和帕尔什(1993年);Guerre、Perrigne和Vuong(2000年);Athey和Haile(2007);亨德里克斯和波特(2007);Guerre、Perrigne和Vuo ng(2009)等。在这个框架下,投标人知道估值分布,而计量经济学家不知道。最近,《决策理论与实验经济学研究》,Gilboa(2009);Camerer和Karjalainen(1994年);福克斯和特沃斯基(1995);Halevy(2007)令人信服地说明,在许多情况下,经济代理人可能不是“概率复杂”的,无法确定确切的分布。
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2022-5-8 02:00:39
在这样的环境下,可以认为投标者和计量经济学家都不确定分布。如何在实证拍卖中引入这种不确定性?是否确定了此类模型?我们能否使用投标数据来确定投标人是否不确定真实分布?我们提供这些问题的答案。为了模拟投标人对分销的不确定性,我们考虑了一个具有多个分销的环境:投标人拥有一组数量相同、同样合理的分销。这会导致决策模棱两可。自凯恩斯(1921)以来,人们一直在研究亲婴判断中的模糊性;奈特(1921年),最终与埃尔斯伯格(1961年)一起成为名人。最近,模糊决策已成为经济学的一个热门领域;seeGilboa和Schmeidler(1989);爱泼斯坦(1999);Hansen和Sargent(2001年)和Gilboa(2009年)进行了综合治疗。对于卖家来说,从拍卖数据中确定是否存在模糊性,并在模糊性下制定最优策略至关重要,原因如下:首先,模糊性将EU视为一种特殊情况,从而导致对数据进行更稳健的分析。第二,如果投标人不喜欢模糊性,那么收入等值就失败了,Lo(1998)。第三,第一次价格拍卖是次价格拍卖,最优底价应该是避免歧义的决策者倾向于使用未知分布的彩票,而不是使用未知分布的彩票。Hansen(2014)将它们分别称为具有外部不确定性和内部不确定性的经济模型,并阐明了允许这两种确定性的必要性和好处。首次价格拍卖中的模糊性3与模糊性、Bose、Ozdenoren和Pape(20 06)一起减少;Bose和Renou(2014);博多信条(2012)。
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2022-5-8 02:00:42
因此,本文通过提供一个易于理解的框架来引入和估计具有模糊厌恶的模型,为实证拍卖理论做出了贡献。我们遵循(Bose、Ozdenoren和Pape,2006),并假设投标人具有最大预期效用(此后为MEU),这也提供了EU的自然通用性。Gilboa和Schmeidler(1989)为MEU奠定了一个正式的基础,并表明在某些假设下,存在一组同样合理的分布,每个投标人都最大化了预期效用,其中经验值是关于最悲观的分布。然而,该理论对Γ保持沉默,因此它必须由计量经济学家具体说明。然而,Γ的强烈参数化可能会导致误判偏差,甚至可以消除模糊性的任何影响;参见示例1。所以我们只假设Γ是紧支集上所有绝对连续分布的凸子集,每个分布的密度都不为零。该规范足够灵活,可以最大限度地减少误判偏差,同时允许我们考虑具有重要经验内容的模糊性。假设集合Γ包含真实分布。在每一次拍卖中,竞拍者都独立且私下地从这种常见但未知(真实)的分布中提取其估值(IPV)。因此,我们考虑对称参与者的静态首价拍卖。
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2022-5-8 02:00:45
由于经验拍卖中的模糊性是一个新话题,关注静态拍卖将有助于对模糊性进行有意义的分析,因为它使我们能够抽象出动态博弈中具有多重分布的前瞻性和学习行为模型,从而保持模型的可操作性;seeGilboa和Schmeidler(1993);爱泼斯坦和施耐德(20 03);Siniscalchi(2011)。maxmin投标人使用最悲观的分布来确定其出价。为了模拟这种悲观主义,我们创新了一种映射,称之为D函数,它将真实分布的每个分位数分配给最悲观分布的一个分位数,这样每当出现歧义时,D函数(严格地)低于单位区间内部的一致性。然后,要识别的模型原语是估值分布、D函数和效用函数。我们假设投标数据是由不完全信息博弈的对称贝叶斯纳什均衡(BNE)生成的,其中每个投标者使用最悲观分布计算其获胜概率。BNE的特点是采用独特的、严格递增的投标策略,即G.ARYAL和D.Kimlategy(马斯金和莱利,1984年;阿西,2001年),这有助于识别。(Guerre、Perrigne和Vuong,2009)表明,即使没有模糊性,该模型也是不确定的,他们还确定了该模型,认为投标人的参与是外生的。然而,即使在这种限制下,我们发现MEU模型在观测上与欧盟模型相当。因此,我们需要更多的结构来从投标数据中识别模型原语。
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