Essays on designing optimal spectrum license auctions
Notice bibliographique
Résumé
Basically, my dissertation focuses on License Auctions. Four chapters of my dissertation are theoretical analysis of license auctions. Broadly speaking, I analyze the effects of different auction rules on revenue, efficiency and social welfare. The first chapter studies the flaw in the design of the 2000 Turkish GSM auction. In this auction, the Turkish government wants to raise as much revenue as possible and to increase competition in the cell-phone market by selling two licenses to new firms via a sequential auction, but it ends up with only one license sold. I identify this auction design failure. And I also show that if the auction were designed as a “simultaneous auction”, the government would sell two licenses and receive more revenue. In the second chapter, I show that if the cost asymmetry between the bidding firms is large enough, then having fewer firms in the market will surprisingly result in higher social welfare. This result is contrast to the common or general case in which “social welfare” will be higher if there are more firms competing in the market. In the third chapter, I characterize the optimal bidding strategies of local and global bidders for two heterogeneous licenses in a multi-unit simultaneous ascending auction with synergies. I determine the optimal bidding strategies in the presence of an exposure problem and show that global bidders may accept a loss even when they win all licenses and moreover, if a “bid-withdrawal” rule is introduced to the auction, the exposure problem disappears, and the simulation results show that revenue will be higher. In the last chapter, I study the Canadian AWS auction in which 40 percent spectrum are set aside for new firms. I characterize the effect of spectrum set-aside auctions on seller's revenue, consumer surplus and social welfare. I show that a spectrum set aside may not only encourage new entry and increase competition in the downstream market, but also under some circumstance, decreases the seller's revenue and consumer surplus. But a spectrum set aside results in inefficient allocation, and this inefficient entry further reduces social welfare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».