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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

French

Nous introduisons une classe de modèles de demande pour les données au niveau du marché. Les modèles peuvent être estimés par la régression des variables instrumentales linéaires tout en accueillant des modèles de substitution bien plus riches que les modèles de logit et de logit niché qu'ils intègrent. Ils sont construits à partir de fonctions de part de marché inverse de forme fermée à travers un générateur analogue à la fonction généralisée de génération de valeur extrême de McFadden, mais agissant sur les parts de marché. Les résultats constructifs permettent des structures de niche arbitraires, y compris des nids surposés et l'adhésion partielle, produisant des analogues de part de marché inverse de modèles de valeur extrême généralisés. Le classement est conforme à la

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