MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1502366108 · doi:10.3386/w20966

Endogenous Horizontal Product Differentiation under Bertrand and Cournot Competition: Revisiting the Bertrand Paradox

2015· report· en· W1502366108 sur OpenAlexaff
James A. Brander, Barbara J. Spencer

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2015
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMerger and Competition Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBertrand competitionCournot competitionBertrand paradox (economics)Product differentiationEconomicsCompetition (biology)Mathematical economicsOligopolyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a new and simple model of endogenous horizontal product differentiation based on a standard demand structure derived from quadratic utility.One objective of the paper is to explain the "empirical Bertrand paradox" -the failure to observe homogeneous product Bertrand oligopoly, while homogeneous product Cournot oligopoly has significant empirical relevance.In our model firms invest in product differentiation if differentiation investments are sufficiently effective (i.e. if differentiation is not too costly).The threshold level of differentiation effectiveness needed to induce such investments is an order of magnitude less for Bertrand firms than for Cournot firms.Thus there is a wide range over which Bertrand firms differentiate their products but Cournot firms do not.If Cournot firms do choose to differentiate their products, corresponding Bertrand firms always differentiate more.We also establish the important insight that if product differentiation is endogenous Bertrand firms may charge higher prices and earn higher profits than corresponding Cournot firms, in contrast to the general presumption that Bertrand behavior is more competitive than Cournot behavior.Interestingly, consumer surplus increases with differentiation in the Cournot model but, due to sharply increasing prices, decreases with differentiation in the Bertrand model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,361
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,055 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Bureau of Economic ResearchMême sujetMerger and Competition AnalysisTravaux en français237 207