Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ước lượng Bayes trong các trò chơi rời rạc có thông tin đầy đủ
Tóm tắt
Việc ước lượng các trò chơi rời rạc có thông tin đầy đủ, đã được áp dụng cho nhiều ngữ cảnh khác nhau như gia nhập thị trường, chấp nhận công nghệ và hiệu ứng đồng đẳng, gặp nhiều thách thức do sự tồn tại của nhiều điểm cân bằng. Trong bài báo này, chúng tôi tiếp cận vấn đề này bằng phương pháp MCMC Bayes, chỉ định một phân phối trước cho các cơ chế lựa chọn điểm cân bằng khác nhau phản ánh sự không chắc chắn của nhà phân tích về chúng. Chúng tôi phát triển một bộ sinh mẫu, sử dụng thuật toán nhảy quay để tạo ra các mẫu từ phân phối hậu nghiệm của các tham số thông qua các quy tắc lựa chọn điểm cân bằng này. Thuật toán này linh hoạt ở chỗ nó có thể được sử dụng cả trong các tình huống mà quy tắc lựa chọn điểm cân bằng được xác định và khi nó không được xác định, đồng thời phù hợp với sự không đồng nhất trong lựa chọn điểm cân bằng. Chúng tôi khám phá phương pháp này thông qua cả dữ liệu mô phỏng và hai ứng dụng thực nghiệm, một trong bối cảnh tiêu dùng chung, sử dụng bộ dữ liệu về quyết định thăm quan sòng bạc của các cặp vợ chồng đã kết hôn, và ứng dụng thứ hai trong bối cảnh gia nhập thị trường của các chuỗi cạnh tranh trong thị trường văn phòng phẩm bán lẻ. Chúng tôi chứng minh tầm quan trọng của việc tính đến các quy tắc lựa chọn điểm cân bằng khác nhau trong những ứng dụng này và cho thấy rằng việc tiếp cận thực nghiệm đối với vấn đề này, như cách mà chúng tôi đã trình bày, có thể hữu ích.
Từ khóa
#trò chơi rời rạc #ước lượng Bayes #nhảy quay #điểm cân bằng #ứng dụng thực nghiệm #tiêu dùng chung #gia nhập thị trườngTài liệu tham khảo
Bajari, P., Hong, H., Ryan, S.P. (2010). Identification and estimation of a discrete game of complete information. Econometrica, 78(5), 1529–1568.
Beresteanu, A., Molchanov, I., Molinari, F. (2011). Sharp identification regions in models with convex moment predictions. Econometrica, 79(6), 1785–1821.
Berry, S. (1992). Estimation of a model of entry in the airline industry. Econometrica, 60(4), 889–918.
Berry, S., & Tamer, E. (2007). Identification in models of oligopoly entry. In R. Blundell, W. Newey, T. Persson (Eds.), Advances in economics and econometrics, ninth world congress (Vol. 2). Cambridge University Press.
Bjorn, P.A., & Vuong, Q.H. (1984, unpublished). Simultaneous equation models for dummy endogenous variables: a game theoretic formulation with an application to labor force participation. California Institute of Technology. http://economics.mit.edu/files/4432.
Bresnahan, T., & Reiss, P. (1990). Entry in monopoly markets. Review of Economic Studies, 57(4), 531–553.
Bresnahan, T., & Reiss, P. (1991). Entry and competition in concentrated markets. Journal of Political Economy, 99(5), 977–1009.
Brooks, S.P., & Giudici, P. (2001). Markov chain Monte Carlo convergence assessment via two-way ANOVA. Journal of Computational and Graphical Statistics, 9(2), 266–285.
Brooks, S.P., Giudici, P., Philippe, A. (2003). Nonparametric convergence assessment for MCMC model selection. Journal of Computational and Graphical Statistics, 12(1), 1–22.
Brooks, S.P., Giudici, P., Roberts, G.O. (2003). Efficient construction of reversible jump Markov chain Monte Carlo proposal distributions. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 85(1), 3–55.
Census, U.S. (2011). Metropolitan and Micropolitan statistical areas. http://www.census.gov/population/www/metroareas/aboutmetro.html. Accessed 1 May 2011.
Chib, S., & Greenberg, E. (1995). Understanding the metropolis hastings algorithm. American Statistician, 49(4), 327–335.
Ciliberto, F., & Tamer, E. (2009). Market structure and multiple equilibria in airline markets. Econometrica, 77(6), 1791–1828.
Ellickson, P.B., & Misra, S. (2011). Estimating discrete games. Marketing Science, 30(6), 997–1010.
Green, P.J. (1995). Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation and bayesian model determination. Biometrika, 82(4), 711–732.
Green, P.J., & Hastie, D.I. (2009). Reversible jump MCMC. Working Paper, University of London.
Hartmann, W.R. (2010). Demand estimation with social interactions and the implications for targeted marketing. Marketing Science, 29(4), 585–601.
Holmes, T.J. (2011). The diffusion of wal-mart and economies of density. Econometrica, 79(1), 253–302.
Jia, P. (2008). What happens when walmart comes to town: an empirical analysis of the discount retailing industry. Econometrica, 76(6), 1263–1316.
Manuszak, M.D., & Moul, C.C. (2008). Prices and endogenous market structure in office supply superstores. Journal of Industrial Economics, 56(1), 94–112.
Mazzeo, M.J. (2002). Product choice and oligopoly market structure. RAND Journal of Economics, 33(2), 221–242.
Misra, S. (2012). Markov chain Monte Carlo for incomplete information discrete games. Quantitative Marketing and Economics. doi:10.1007/s11129-012-9128-5.
Narayan, V., Yang, S., Assael, H. (2006). Estimating the interdependence of television program viewership between spouses: a Bayesian simultaneous equation model. Marketing Science, 25(4), 336–249.
Pakes, A., Porter, J., Ho, K., Ishii, J. (2006). Moment inequalities and their application. Working Paper, Harvard University.
Roberts, G.O., & Rosenthal, J.S. (2001). Optimal scaling for various metropolis hastings algorithms. Statistical Science, 16(4), 351–367.
Roberts, G.O., & Rosenthal, J.S. (2006). Examples of adaptive MCMC. Working Paper, University of Toronto.
Roberts, G.O., & Tweedie, R.L. (1996). Exponential convergence of Langevin diffusions and their discrete approximations. Bernoulli, 2(4), 341–363.
Rossi, P.E., McCulloch, R.E., Allenby, G.M. (1996). The value of purchase history date in target marketing. Marketing Science, 15(4), 321–340.
Soetevent, A.R., & Kooreman, P. (2007). A discrete choice model with social interactions with an application to high school teen behavior. Journal of Applied Econometrics, 22(3), 599–624.
Su, C.-L., & Judd, K.L. (forthcoming). Constrained optimization approaches to estimation of structural models. Econometrica. doi:10.2139/ssrn.1085394.
Tamer, E. (2003). Incomplete simultaneous discrete response model with multiple equilibria. Review of Economic Studies, 70(1), 147–165.
Zhu, T., Singh, V., Manuszak, M.D. (2009). Market structure and competition in the retail discount industry. Journal of Marketing Research, 46(4), 453–466.