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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

Spanish

Introducimos una clase de modelos de demanda para los datos de nivel de mercado. Los modelos se pueden estimar por regresión de variables instrumentales lineales al mismo tiempo que se acomodan patrones de sustitución mucho más ricos que los modelos logit y nichos de logit que incorporan. Se construyen a partir de funciones de cuota de mercado inversa de forma cerrada a través de un generador análogo a la función generalizada de generación de valor extremo de McFadden, pero actuando sobre las acciones de mercado. Los resultados constructivos permiten estructuras de nicho arbitrarias, incluyendo nidos superpuestos y membresía parcial, produciendo análogos de cuota de mercado inversa de modelos de valor extremo generalizados.

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