Newest papers

Demand Models for Market-Level Data with Closed-Form Inverses

Julien Monardo, Mogens Fosgerau, André de Palma · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.10069 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Arabic

نحن نقدم فئة من نموذجات الطلب للبيانات على مستوى السوق. يمكن تقييم النماذج عن طريق استرداد التعديلات الأساسية من خلال استغلال نموذج التعديل أكثر ثراءً من نموذج التعديل والتعديلات التي تم إدخالها. يتم بناءها من وظائف أسهم السوق المباشرة على شكل مغلق من خلال منتج مماثلاً لعملية إنتاج قيمة عظمى عامة من McFadden، ولكن تعمل على أسهم السوق. فإن النتائج البناءية تسمح بتنظيمات التعديلات المباشرة، بما في ذلك الأسهم المتواضعة والانضباط الجزئي، مما يوفر نموذج التعديلات المتواضعة من نموذج القيمة العظمى العام.

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

We introduce a class of demand models for market-level data. The models can be estimated by linear instrumental variables regression while accommodating substitution patterns far richer than the logit and nested logit models they embed. They are built from closed-form inverse market share functions through a generator analogous to McFadden's generalized extreme value generating function, but acting on market shares. Constructive results allow arbitrary nesting structures, including overlapping nests and partial membership, yielding inverse-share analogs of generalized extreme value models. The class is consistent with utility maximization and strictly larger than the class of regular additive random utility models.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Utility maximization, Class (philosophy), Mathematics, Mixed logit, Econometrics, Discrete choice

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange