Reduction of Incentive Constraints in Bidimensional Adverse Selection and Applications
Descripción del Articulo
En este trabajo, estudiamos un problema de selección adversa bidimensional en el marco de la fijación de precios no lineal por un monopolista, donde la empresa produce un producto unidimensional y las preferencias de los clientes se describen en dos dimensiones de incertidumbre. Probamos que es sufi...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de Publicación: | 2017 |
| Institución: | Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria |
| Repositorio: | Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI |
| Lenguaje: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/1339 |
| Enlace del recurso: | http://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/952706 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Matemática Matemática aplicada Econometría Econometría - Modelos matemáticos Fijación de precios http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02 |
| Sumario: | En este trabajo, estudiamos un problema de selección adversa bidimensional en el marco de la fijación de precios no lineal por un monopolista, donde la empresa produce un producto unidimensional y las preferencias de los clientes se describen en dos dimensiones de incertidumbre. Probamos que es suficiente considerar, para cada tipo de cliente, restricciones de compatibilidad de incentivos sobre un conjunto unidimensional en lugar de todo el conjunto bidimensional como lo requiere la definición. Para este propósito, introducimos un preorden entre tipos para comparar su valoración marginal del consumo y también tenemos en cuenta la posible forma de isocuantas. Como consecuencia, el problema discretizado es manejable computacionalmente para las discretizaciones netas relativas. Debido a que ampliamos las ideas aplicadas en el caso unidimensional con tipos finitos cuando se cumple la condición de single-crossing, nuestra suposición principal es la validez del single-crossing sobre cada dirección de incertidumbre. Por lo tanto, podemos tener una buena visión de la solución para una gran clase de funciones de valoración y distribuciones de tipos. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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