Bidder’s private value distributions in standing timber auctions in the Jiangxi Province of China
Notice bibliographique
Résumé
Timber auctions are quite recent in China. In 2009, Jiangxi Province started the first forest rights trading centers; timber auctions conducted through these trading centers have some features different from timber auctions in the developed world. As good auction design is context-specific, for Jiangxi’s timber auctions, we (i) examine the appropriateness of using the independent private value (IPV) framework, (ii) test the endogeneity of the number of bidders in the sealed-bid auctions, and (iii) examine the effect of heterogeneity of timber stands being sold. We use data from first-price sealed-bid and open ascending-price timber auctions from 2009 to 2012. Univariate and conditional kernel density estimators are used to estimate bidder’s private value distributions using IPV framework. Our results suggest that the key assumption of IPV framework does not hold, confirm the endogenous determination of number of bidders, and support the need to incorporate timber stand heterogeneity in private value analysis. Our results also show that neither format of auctions dominates for seller’s revenue and the seller’s revenue is not a monotonic increasing function of the number of bidders. We suggest that a seller should account for local forest and market conditions in the selection of auction format and the reserve price should be set by taking endogenous entry and local competition level into account.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».