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市场均衡中的汽车价格 - 纽约大学斯特恩商学院
本文开发了用于实证分析差异化产品市场需求和供应的技术，然后将这些技术应用于分析美国汽车行业的均衡。我们的主要目标是提出一个框架，使人们能够获得一类寡头垄断差异化产品市场的需求和成本参数估计值。我们框架的估计值只能使用广泛可用的产品级和总体消费者级数据获得，并且它们与寡头垄断行业的均衡结构模型一致。当我们将此处开发的技术应用于美国汽车市场时，我们会获得（基本上）二十年内销售的所有车型的成本和需求参数。在成本方面，我们根据产品特性估计成本。在需求方面，我们估计自身价格弹性和交叉价格弹性以及与车辆属性（例如重量或燃油效率）相关的需求弹性。这些弹性与成本方面的参数一起，在许多政策和描述性问题的分析中发挥着核心作用（例如，参见 Pakes、Berry 和 Levinsohn (1993) 以及 Berry 和 Pakes (1993)）。我们的一般方法假设消费者对产品的偏好存在分布。然后将这些偏好明确地汇总到市场层面的需求系统中，然后与成本函数和定价行为的假设相结合，以产生均衡价格和数量。
Roth_jonathan_cv.pdf
David A.威尔斯经济学最佳论文奖（哈佛）哈佛论文完成奖学金2016-2020国家科学基金会研究生研究奖学金2013 Shanbaum shanbaum本科生经济学卓越奖（UPENN）2012年Simon Kuznets奖学金奖学金（Empulical kinsoical）trincors：“ empulical kees nake tocalial take tocalial thains offars offorical thains offare thairs offare thairs：”AEA论文和诉讼程序2024，114：606-609。（非同行评审）[PDF] [Publisher的版本]“用零登录？一些问题和解决方案”（与Jiafeng Chen一起）[以前的标题为“ loglike？确定用零价值的结果定义的ATE是（任意）比例依赖性”。[PDF] [发布者的版本]“线性条件时刻不平等的推断”（与以赛亚·安德鲁斯和阿里尔·帕克斯一起）评论
大语模型的算法勾结
*由OpenAI的研究人员访问计划支持的研究。FISH得到了NSF研究生研究奖学金的支持。Gonczarowski的研究得到了哈佛大学FAS院长有前途的奖学金和哈佛大学FAS不平等倡议的竞争基金的支持。Shorrer的研究得到了美国 - 以色列双原则科学基金会（BSF Grant 2022417）的资助。我们感谢NBER市场设计新方向2023会议的组织者创造了一个启发这项研究的环境。我们感谢Ventz Petkov的宝贵技术帮助，并感谢Marc Henry，David Laibson，Shengwu Li和Ariel Pakes的深刻意见和讨论。†哈佛大学工程与应用科学学院 - 电子邮件：电子邮件：sfish@g.harvard.edu‡哈佛大学经济学系和计算机科学系 - 电子邮件：yannai@gonch.name
比特币和区块链的经济极限
∗本文最初于2018年6月以较短的形式发行，如Budish（2018）。†致谢：我感谢编辑Andrei Shleifer，共同编辑Stefanie Stantcheva和六个副裁判员的宝贵建议。也要感谢Susan Athey，Vitalik Buterin，Glenn Ellison，Gene Fama，Alex Frankel，Joshua Gans，Joshua Gans，Matt Gentzkow，Matt Gentzkow，Edward Glaeser，Austan Goolsbee，Austan Goolsbee，Hanna Halaburda，Hanna Halaburda，hanna hanaburda，hanna halaburda，zhiguo he， Kroszner, Robin Lee, Jacob Leshno, Andrew Lewis-Pye, Shengwu Li, Jens Ludwig, Neale Mahoney, Gregor Matvos, Paul Milgrom, Sendhil Mullainathan, Vipin Narang, Neha Narula, Ariel Pakes, David Parkes, Al Roth, Tim Roughgarden, John Shim, Scott Stornetta, Adi Sunderam,查德·西弗森（Chad Syverson），Alex Tabarrok，Nusret Tas，David Tse，Rakesh Vohra和Numer-us-Ous研讨会观众。Ethan Che，Natalia Drozdo Q，Matthew O'Keefe，Anand Shah，Peyman Shahidi，Jia Wan和Tianyi Zhang提供了出色的研究帮助。‡芝加哥大学商学院，eric.budish@chicagobooth.edu
MIT 开放获取文章环境和定向......
∗ Acemoglu：麻省理工学院和加拿大高等研究院，daron@mit.edu。Aghion：哈佛大学斯德哥尔摩经济学院和加拿大高等研究院，paghion@fas.harvard.edu。Bursztyn：加州大学洛杉矶分校，leonardo.bursztyn@anderson.ucla.edu。Hemous：哈佛大学，hemous@fas.harvard.edu。我们感谢 Robert Barro、Emmanuel Farhi、Elhanan Helpman、Dirk Krueger、Per Krusell、David Laibson、Ariel Pakes、Torsten Persson、Nicholas Stern、Nancy Stokey、Martin Weitzman 和三位匿名审稿人提出的宝贵建议。我们还受益于哈佛大学、麻省理工学院、斯坦福大学、伯克利大学、斯德哥尔摩 IIES、苏黎世、美国国家经济研究局暑期学院、中西部宏观会议、加拿大高级研究院、计量经济学会拉丁美洲会议、TSE 和西蒙弗雷泽大学的研讨会和会议参与者的评论。Daron Acemoglu 和 Philippe Aghion 分别感谢图卢兹信息技术网络 (http://idei.fr/tnit/) 和 CIFAR 以及 CIFAR 和 Bruegel 提供的资金支持。 1 例如，请参阅 Peter A. Scott、Dáithí A. Stone 和 Myles R. Allen (2004) 关于人类活动对 2003 年欧洲热浪的影响、Kerry Emanuel (2005) 和 Christopher W. Landsea (2005) 关于过去几十年间热带气旋和大西洋飓风的影响和破坏力增强的文章，以及 Robert J. Nicholls 和 Jason A. Lowe (2006) 关于海平面上升的文章。 2 例如，请参阅 William D. Nordhaus (1994)、Christopher N. MacCracken、James A. Edmonds、Son H. Kim 和 Ronald D. Sands (1999)、Nordhaus 和 Joseph Boyer (2000)。
将人类专业知识与人工智能相结合
我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册中心预注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren、Curtis Langlotz 和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
大语模型的算法勾结
∗第一个版本：2024年1月。由OpenAI的研究人员访问计划支持的研究。FISH得到了NSF研究生研究奖学金和Kempner Institute研究生奖学金的支持。Gonczarowski的研究得到了哈佛大学Fas Dean的有前途学术竞争基金的支持，并得到了美国倡议中哈佛大学FAS不平等的竞争基金。Shorrer的研究得到了美国 - 以色列双原则科学基金会（BSF Grant 2022417）的资助。我们感谢NBER市场设计新方向2023会议的组织者创造了一个启发这项研究的环境。我们感谢Ventz Petkov的宝贵技术援助，并感谢Susan Athey，Ben Enke，Edward Glaeser，Marc Henry，David Laibson，Rohit Lamba，Shengwu Li，Ariel Pakes和David Parkes的洞察力和讨论。我们感谢计量学会跨学科前沿（ESIF）经济学和AI+ML会议的参与者，EC 2024关于基金会模型和游戏理论以及在线广告的边界的研讨会：Autobidding，Genai，Genai，Beyond，以及哈佛大学的研讨会参与者的评论。†哈佛大学工程与应用科学学院 - 电子邮件：sfish@g.harvard.edu‡哈佛大学经济学系和计算机科学系 - 电子邮件：yannai@gonch.name
将人类专业知识与人工智能相结合
∗ 我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册表上预先注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。† Agarwal：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：agarwaln@mit.edu。Moehring：普渡大学丹尼尔斯商学院，电子邮件：moehring@purdue.edu。Rajpurkar：哈佛医学院生物医学信息学系，电子邮件：pranav_rajpurkar@hms.harvard.edu。Salz：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：tsalz@mit.edu。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren 博士、Curtis Langlotz 博士和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 博士和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。
将人类专业知识与人工智能相结合
∗ 我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册表上预先注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。† Agarwal：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：agarwaln@mit.edu。Moehring：麻省理工学院斯隆管理学院，电子邮件：moehring@mit.edu。Rajpurkar：哈佛医学院生物医学信息学系，电子邮件：pranav_rajpurkar@hms.harvard.edu。Salz：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：tsalz@mit.edu。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren 博士、Curtis Langlotz 博士和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 博士和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的多位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。