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...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Calagua Mendoza, José Braulio
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
Descripción
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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