Trois essais sur les modèles microéconométriques de la demande et leurs applications dans l'organisation industrielle empirique

Three essays on microeconometric models of demand and their applications in empirical industrial organisation

• Auteur / Autrice : Ao Wang
• Direction : Xavier d' Haultfoeuille
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance le 12/06/2020
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Economie et Statistique (Palaiseau ; 1993)
• Partenaire(s) de recherche : : École nationale de la statistique et de l'administration économique (Palaiseau ; 1960-....)
• Jury : Président / Présidente : Philippe Choné
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Xavier d' Haultfoeuille, Philippe Choné, Laurent Lamy, Matthew Shum, Alessandro Iaria
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent Lamy, Matthew Shum

Mots clés

Mots clés contrôlés

Marchétique

Identification

Modèles économétriques

Organisation industrielle

Mots clés libres

Organisation industrielle empirique

Econométrie structurelle

Identification

Demande de bundles

Revenue management

Empirical industrial organisation

Structural econometrics

Identification

Demand for bundles

Revenue management

Résumé

La thèse se compose de trois chapitres qui étudient les modèles microéconométriques de la demande et leurs applications dans l'organisation industrielle empirique.Les deux premiers articles se concentrent sur les modèles de demande de bundles et étudient l'identification et l'estimation sous différentes disponibilités de données. Le premier article est un travail conjoint avec Alessandro Iaria (Université de Bristol) et se concentre sur les situations où les données d'achat au niveau du bundle sont disponibles. Nous présentons de nouveaux résultats d'identification et d'estimation pour un modèle logit mixte de demande de faisceaux. En particulier, nous proposons un nouvel inverse de la demande en présence de complémentarité qui permet de concentrer hors de la fonction de vraisemblance les effets fixes (potentiellement nombreux) spécifiques aux produits de marché, atténuant sensiblement le défi de dimensionnalité inhérent à l'estimation. Pour illustrer l'utilisation de nos méthodes, nous estimons la demande et l'offre dans l'industrie américaine des céréales prêtes à consommer, où le MLE proposé réduit la recherche numérique d'environ 12 000 à 130 paramètres. Nos estimations suggèrent que le fait d'ignorer la complémentarité hicksienne entre différents produits souvent achetés en lots peut entraîner des estimations de la demande et des contrefactuels trompeurs.Le deuxième article se concentre sur les situations où seules des données d'achat agrégées au niveau du produit sont disponibles. Il propose un modèle de demande de Berry, Levinsohn et Pakes (BLP, 1995). Comparé aux modèles BLP de demande de produits uniques, ce modèle ne restreint pas les produits à être des substituts et, notamment, permet des complémentarités hicksiennes entre les produits qui peuvent être choisis conjointement dans un bundle. En s'appuyant sur l'inverse de la demande du premier article, il propose des arguments d'identification constructifs du modèle et un estimateur de la méthode généralisée des moments (GMM) pratiquement utile. En particulier, cet estimateur peut gérer des ensembles de choix potentiellement importants et sa mise en œuvre est simple, essentiellement comme un estimateur BLP standard. Enfin, j'illustre la mise en œuvre pratique des méthodes et j'évalue la demande de céréales et de lait prêts-à-manger (PAM) aux États-Unis. Les estimations de la demande suggèrent que les céréales et le lait PAM sont globalement complémentaires Hicksian et ces complémentarités sont hétérogènes entre les paquets. Ignorer ces complémentarités entraîne des contrefactuels trompeurs.Le troisième article est un travail conjoint avec Xavier d’Haultfoeuille, Philippe Fevrier et Lionel Wilner et porte sur la gestion des revenus. Bien que cette gestion ait considérablement accru la flexibilité dans la façon dont les entreprises fixent les prix, les entreprises imposent toujours des contraintes à leur stratégie de prix. Il existe encore peu de preuves des gains ou des pertes de telles stratégies par rapport à des prix uniformes ou à des stratégies totalement flexibles. Dans cet article, nous quantifions ces gains et pertes et identifions leurs sources sous-jacentes dans le contexte du transport ferroviaire français. Cela est compliqué par la censure à la demande et l'absence de variations de prix exogènes. Nous développons une stratégie d'identification originale sur la demande qui combine les variations temporelles des prix relatifs etles inégalités de moment résultant de la rationalité de base du côté des consommateurs et des faibles conditions d'optimalité de la stratégie de tarification de l'entreprise. Nos résultats suggèrent des gains importants de la gestion des revenus réels par rapport à une tarification uniforme, mais également des pertes substantielles par rapport à la stratégie de tarification optimale. Enfin, nous soulignons le rôle clé de la gestion des revenus pour l'acquisition d'informations lorsque la demande est incertaine.

The thesis consists of three chapters that study microeconometric models of demand and their applications in empirical industrial organisation.The first two papers focus on models of demand for bundles and study the identification and estimation under different data availabilities. The first paper is a joint work with Alessandro Iaria (University of Bristol) and focuses on the situations where purchase data at bundle-level is available. We present novel identification and estimation results for a mixed logit model of demand for bundles. In particular, we propose a new demand inverse in the presence of complementarity that enables to concentrate out of the likelihood function the (potentially numerous) market-product specific fixed effects, substantially alleviating the challenge of dimensionality inherent in estimation. To illustrate the use of our methods, we estimate demand and supply in the US ready-to-eat cereal industry, where the proposed MLE reduces the numerical search from approximately 12000 to 130 parameters. Our estimates suggest that ignoring Hicksian complementarity among different products often purchased in bundles may result in misleading demand estimates and counterfactuals.The second paper focuses on the situations where only aggregate purchase data at product-level is available. It proposes a Berry, Levinsohn and Pakes (BLP, 1995) model of demand for bundles. Compared to BLP models of demand for single products, this model does not restrict products to be substitutes and, notably, allows for Hicksian complementarities among products that can be jointly chosen in a bundle. Leveraging the demand inverse of the first paper, it proposes constructive identification arguments of the model and a practically useful Generalized Method of Moments (GMM) estimator. In particular, this estimator can handle potentially large choice sets and its implementation is straightforward, essentially as a standard BLP estimator. Finally, I illustrate the practical implementation of the methods and estimate the demand for Ready-To-Eat (RTE) cereals and milk in the US. The demand estimates suggest that RTE cereals and milk are overall Hicksian complementary and these complementarities are heterogeneous across bundles. Ignoring such complementarities results in misleading counterfactuals.The third paper is a joint work with Xavier d’Haultfoeuille, Philippe Fevrier and Lionel Wilner and focuses on revenue management. Despite that this management has greatly increased flexibility in the way firms set prices, firms usually still impose constraints on their pricing strategy. There is yet scarce evidence on the gains or losses of such strategies compared to uniform pricing or fully flexible strategies. In this paper, we quantify these gains and losses and identify their underlying sources in the context of French railway transportation. This is complicated by the censoring on demand and the absence of exogenous price variations. We develop an original identification strategy on the demand that combines temporal variations in relative prices andmoment inequalities stemming from basic rationality on consumers’ side and weak optimality conditions on the firm’s pricing strategy. Our results suggest significant gains of the actual revenue management compared to uniform pricing, but also substantial losses compared to the optimal pricing strategy. Finally, we highlight the key role of revenue management for acquiring information when demand is uncertain.