【摘 要】
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随机系数Logit需求模型(简称BLP模型,1995)具有不需要个体层面数据、允许价格存在内生性、能够解决IIA问题等优点;并且它能刻画消费者之间的差异性,得出与现实相符的产品间的替代关系,所以它成为实证产业组织和反垄断分析中的热门模型。在最新相关研究中,通过对BLP模型中产品的不可观测特征添加因子结构形式的交互固定效应,将其拓展为含有交互固定效应的BLP模型。该模型允许产品特征(包括价格)只和交
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随机系数Logit需求模型(简称BLP模型,1995)具有不需要个体层面数据、允许价格存在内生性、能够解决IIA问题等优点;并且它能刻画消费者之间的差异性,得出与现实相符的产品间的替代关系,所以它成为实证产业组织和反垄断分析中的热门模型。在最新相关研究中,通过对BLP模型中产品的不可观测特征添加因子结构形式的交互固定效应,将其拓展为含有交互固定效应的BLP模型。该模型允许产品特征(包括价格)只和交互固定效应相关,从而扩大了工具变量的备选集,使得BLP方法得到进一步发展和完善。本文利用含有交互固定效应BLP模型,探究性地将对原始数据进行Box-Cox变换后估计的方法与已有的LS-MD方法进行模拟比较。得出结果表明样本量较小时,选择合适的变换参数估计方法优于原有方法;样本量较大时,总体上看LS-MD方法更稳定,并且随着样本量的增加两方法的差异显著减小。通过在模拟中调整估计时的因子数,发现当估计因子数大于真实因子数时,不会对估计效果造成影响。同时本文还对美国汽车市场的实际数据进行了处理和分析,构建简单Logit需求模型验证了因子结构的交互固定效应可以吸收价格的内生性,最后利用LS-MD方法得到了合理的价格弹性系数估计。
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