論文の概要: Choice Models and Permutation Invariance: Demand Estimation in Differentiated Products Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07090v2
• Date: Tue, 20 Feb 2024 14:17:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 21:18:41.176840
• Title: Choice Models and Permutation Invariance: Demand Estimation in Differentiated Products Markets
• Title（参考訳）: 選択モデルと変分不変性:異なる商品市場における需要予測
• Authors: Amandeep Singh, Ye Liu, and Hema Yoganarasimhan
• Abstract要約: ニューラルネットのような非パラメトリック推定器は、選択関数を簡単に近似できることを示す。 提案する関数は、完全にデータ駆動方式で、消費者の振る舞いを柔軟に捉えることができる。 我々の経験的分析により、推定器は現実的かつ同等の自己およびクロスプライス弾性を生成することが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8429701619765755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Choice modeling is at the core of understanding how changes to the competitive landscape affect consumer choices and reshape market equilibria. In this paper, we propose a fundamental characterization of choice functions that encompasses a wide variety of extant choice models. We demonstrate how non-parametric estimators like neural nets can easily approximate such functionals and overcome the curse of dimensionality that is inherent in the non-parametric estimation of choice functions. We demonstrate through extensive simulations that our proposed functionals can flexibly capture underlying consumer behavior in a completely data-driven fashion and outperform traditional parametric models. As demand settings often exhibit endogenous features, we extend our framework to incorporate estimation under endogenous features. Further, we also describe a formal inference procedure to construct valid confidence intervals on objects of interest like price elasticity. Finally, to assess the practical applicability of our estimator, we utilize a real-world dataset from S. Berry, Levinsohn, and Pakes (1995). Our empirical analysis confirms that the estimator generates realistic and comparable own- and cross-price elasticities that are consistent with the observations reported in the existing literature.
• Abstract（参考訳）: 選択モデリングは、競争環境の変化が消費者の選択にどのように影響するかを理解し、市場均衡を再構築する中核にある。 本稿では,多種多様な選択モデルを包含する選択関数の基本的特徴付けを提案する。 ニューラルネットのような非パラメトリック推定器がそのような関数を容易に近似し、選択関数の非パラメトリック推定に内在する次元の呪いを克服できることを実証する。 提案する関数は、完全にデータ駆動方式で消費者の振る舞いを柔軟に捉え、従来のパラメトリックモデルより優れていることを示す。 需要設定はしばしば内在的特徴を示すので、内在的特徴に推定を組み込むようフレームワークを拡張します。 さらに,価格弾性などの興味のある対象に対して,信頼区間を妥当に構築するための形式的推論手順についても述べる。 最後に,S. Berry, Levinsohn, Pakes (1995) による実世界のデータセットを用いて, 推定器の実用性を評価する。 実験分析により,既存の文献で報告された観測結果と一致した,現実的かつ同等な自己および相互価格の弾性を推定できることを確認した。

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