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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

German

Wir stellen eine Klasse von Nachfragemodellen für Marktdaten vor. Die Modelle können durch lineare Instrumentalvariablen-Regression geschätzt werden, während sie Substitutionsmuster beherbergen, die weitaus reicher sind als die Logit- und Nested-Logit-Modelle, die sie einbinden. Sie werden aus geschlossenen Formen von umgekehrten Marktanteil-Funktionen durch einen Generator erstellt, der der verallgemeinerten extremen Wertgenerierungsfunktion von McFadden ähnelt, aber auf Marktanteile wirkt. Konstruktive Ergebnisse ermöglichen willkürliche Nesting-Strukturen, einschließlich überlappender Nester und partieller Mitgliedschaft, wodurch umgekehrte Analogen von verallgemeinerten extremen Wertmodellen erzielt werden. Die Klassi

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.

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

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