Optimal nonparametric estimation of first-price auctions

Une approche générale pour l'analyse structurelle des données d'enchères est proposée. Considérant le modèle d'enchères sous pli fermé au premier prix, dans le paradigme des valeurs privées indépendantes, cet article montre que la distribution des valeurs privées est identifiée à partir des enchères observées et du nombre d'enchérisseurs sans faire d'hypothèses paramétriques. En se reposant sur la théorie statistique du minimax, il est donné le meilleur taux de convergence uniforme auquel on peut estimer la densité latente des valeurs privées à partir des données observables. Une méthode à deux étapes utilisant la méthode des noyaux qui converge au taux optimal est proposée.