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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The choice of appropriate instrumental variables
I assume that the vectors of physical characteristics $w_{j m}$ and $x_{j m}$ are exogenous and consequently orthogonal to the error-terms $w_{j m}$ and $\xi_{j m}$. This exogeneity assumption is the main identification assumption for estimation of the pricing and the demand equations. The assumption seems reasonable in the short run, because firms cannot quickly adjust the characteristics of their cars marketed. In the long run, when firms can choose the characteristics of their cars, this assumption may be more problematic.
Prices and market shares are endogenous and correlated with the error terms $\omega_{j m}$ and $\xi_{j m}$ even in the short run. This is because they are simultaneously determined in the Bertrand-Nash equilibrium. In homogeneous-goods models of supply and demand, instruments are readily available: there are generally enough exogenous variables that affect marginal cost and not demand, and exogenous variables that affect demand but not marginal cost. In the present model with product differentiation, most exogenous variables, the observed physical characteristics, affect both marginal cost and demand. Indeed, it is even possible that $w_{j m}=x_{j m}$, in which case no traditional instruments can be used. Fortunately, there are other instruments available. Because the pricing equation holds for all cars simultaneously, constituting a Nash equilibrium, the physical characteristics of each car’s competitors are correlated with its own price and demand. Consequently (functions of) these variables may be used as instruments. Pakes (forthcoming) and Berry, Levinsohn, and Pakes (1995) discuss the general question of how to obtain efficient instruments when any functions of the competitors’ characteristics are potential candidates. I use their results to include the following instruments: the elements of the vectors of exogenous variables $x_{j m}$ and $w_{j m}$, the average of the elements of $x_{j m}$ and $w_{j m}$ across other cars owned by the same firm, and the average of the elements of $x_{j m}$ and $w_{j m}$ across other cars not owned by the same firm. The precise elements of the vectors $x_{j m}$ and $w_{j m}$ are discussed in detail in the data discussion below. I added the following instrument to the list just mentioned: the number of dealers per firm in each country. This variable may be viewed as exogenous at the pricing stage, and at the same time highly correlated with prices and sales.
经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Empirical results
Groups are defined according to their class (with one of the groups being the outside good), and subgroups according to their country of origin, foreign or domestic. I used the quasi-likelihood ratio test of Gallant and Jorgenson (1979) to test for several alternative specifications of the nested logit model, all of which were rejected at traditional 5 per cent significance levels, as discussed in detail in Verboven (1994). First, the data rejected the special cases of both the competitive, hedonic pricing model with zero markups, and the simple logit model with non-localized competition $\left(\sigma_1=\sigma_2=0\right)$. Second, the data rejected a more sophisticated version of the nested logit model, with an extra nest indicating whether to buy a car from a ‘high’ category (collecting the three highest classes) or a ‘low’ category (collecting the three lowest classes). Third, the data rejected a version of the nested logit model with an extra nest (at the top of the tree) indicating whether to buy the outside good or a car from one of the other classes. ${ }^{26}$ Fourth, the data rejected an alternative ordering of the nesting structure, in which groups are defined according to country of origin and subgroups according to class. This specification led to an estimate of $\sigma_1$ significantly below $\sigma_2$, an undesirable result in terms of McFadden’s random utility maximization. These various rejections are roughly consistent with Goldberg (1995), who uses micro-level data on the US car market. I also estimated a specification in which cars belonging to the same subgroup behave as a collusive coalition. This specification was rejected by the data at a 10 per cent significance level.
经济代写|产业经济学代写工业经济学代考|适当的工具变量的选择
我假设物理特征的向量$w_{j m}$和$x_{j m}$是外生的，因此与误差项$w_{j m}$和$\xi_{j m}$正交。这种外生性假设是估计定价方程和需求方程的主要识别假设。这种假设在短期内似乎是合理的，因为汽车公司无法迅速调整其所售汽车的特性。从长远来看，当公司可以选择其汽车的特性时，这种假设可能更有问题。价格和市场份额是内生的，即使在短期内也与误差项$\omega_{j m}$和$\xi_{j m}$相关。这是因为它们是在伯特兰-纳什均衡中同时确定的。在供给和需求的同质商品模型中，工具很容易获得:通常有足够多的影响边际成本而不是需求的外生变量，以及影响需求而不是边际成本的外生变量。在现有的产品差异化模型中，大多数外生变量，即观察到的物理特性，都会影响边际成本和需求。事实上，甚至有可能$w_{j m}=x_{j m}$，在这种情况下，任何传统仪器都不能使用。幸运的是，还有其他可用的工具。由于定价方程同时适用于所有汽车，构成了一个纳什均衡，每一辆汽车的竞争对手的物理特性与其自身的价格和需求相关。因此，这些变量的函数可以用作工具。Pakes(即将到来)和Berry、Levinsohn和Pakes(1995)讨论了当竞争对手特征的任何函数都是潜在候选函数时如何获得有效工具的一般问题。我使用他们的结果来包含以下工具:外生变量向量$x_{j m}$和$w_{j m}$的元素，同一公司拥有的其他汽车的$x_{j m}$和$w_{j m}$的元素的平均值，以及不属于同一公司的其他汽车的$x_{j m}$和$w_{j m}$的元素的平均值。向量$x_{j m}$和$w_{j m}$的精确元素将在下面的数据讨论中详细讨论。我在刚才提到的列表中增加了以下工具:每个国家每个公司的经销商数量。在定价阶段，这一变量可被视为外生变量，同时与价格和销售高度相关
经济代写|产业经济学代写工业经济学代考|实证结果
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组是根据它们的类别定义的(其中一个组是外部商品)，子组是根据它们的原产国定义的，国外的还是国内的。我使用Gallant和Jorgenson(1979)的拟似然比检验来测试嵌套logit模型的几种备选规范，所有这些都在传统的5％显著性水平下被拒绝，如Verboven(1994)中详细讨论的那样。首先，数据拒绝了具有零加成的竞争性、享乐定价模型和具有非本地化竞争的简单logit模型$\left(\sigma_1=\sigma_2=0\right)$的特殊情况。其次，数据拒绝了更复杂版本的嵌套logit模型，其中有一个额外的嵌套，表明是从“高”类别(收集三个最高级别的类别)还是从“低”类别(收集三个最低级别的类别)购买汽车。第三，数据拒绝了嵌套logit模型的一个版本，该版本有一个额外的巢(在树的顶部)，指示是否从其他类中购买外部商品或汽车。${ }^{26}$第四，数据拒绝了另一种嵌套结构的顺序，即根据原产国定义组，根据类别定义子组。这一规范导致了$\sigma_1$的估价值明显低于$\sigma_2$，就麦克法登的随机效用最大化而言，这是一个不受欢迎的结果。这些不同的拒绝与Goldberg(1995)大致一致，他使用了美国汽车市场微观层面的数据。我还估计了一个规格，其中属于同一子组的汽车表现为一个串通的联盟。该规范在10％显著性水平下被数据拒绝
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