Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/103326 
Year of Publication: 
2014
Series/Report no.: 
Ruhr Economic Papers No. 496
Publisher: 
Rheinisch-Westfälisches Institut für Wirtschaftsforschung (RWI), Essen
Abstract: 
This article provides a robust non-parametric approach to demand analysis based on a concept called homothetic efficiency. Homotheticity is a useful restriction or assumption but data rarely satisfy testable conditions. To overcome this problem, this article provides a way to estimate homothetic efficiency of consumption choices by consumers. The basic efficiency index suggested is similar to Afriat's (1972) efficiency index and Varian's (1993) violation index. It generalises Heufer's (2013b) two-dimensional concept to arbitrary dimensions and is motivated by a form of rationalisation similar to the one proposed by Halevy et al. (2012). The method allows to construct scalar factors which can be used to construct revealed preferred and worse sets. The approach also provides considerably more discriminatory power against irrational behaviour than standard utility maximisation. An application to experimental and household expenditure data illustrates how the method allows to recover preferences and increase test power.
Abstract (Translated): 
Dieser Artikel stellt einen robusten nicht-parametrischen Ansatz für die Analyse von Nachfragedaten vor, der auf einem Konzept namens homothetische Effizienz basiert. Homothetie ist eine nützliche Annahme, aber reale Daten genügen den Testbedinungen nur selten. Um dieses Problem zu beheben, stellt dieser Artikel einen Ansatz zur Schätzung der homothetischen Effizienz von Konsumenentscheidungen vor. Der Effizienzindex weist Ähnlichkeiten zu Afriats (1972) Effizienzindex und Varians (1993) Verletzungsindex auf. Er verallgemeinert Heufers (2013) zwei-dimensionales Konzept für beliebige Dimensionen. Die Motivation für den Index folgt aus einer annährenden Abbildbarkeit durch Nutzenfunktionen, die Ähnlichkeiten zu einer Idee von Haley et al. (2012) aufweist. Die Methode erlaubt es, Skalarfaktoren zu bestimmen, welche zur Rekonstruktion von Besser- und Schlechtermengen verwendet werden kann. Der Ansatz erhöht außerdem die Teststärke gegen die alternative Hypothese von Zufallsverhalten deutlich. Eine Anwendung auf experimentelle Daten und Haushalts-Panel-Daten illustriert die Methode und zeigt deren Stärken auf.
Subjects: 
demand theory
efficiency
experimental economics
homotheticity
non-parametric analysis
revealed preference
utility maximisation
JEL: 
C14
D11
D12
Persistent Identifier of the first edition: 
ISBN: 
978-3-86788-569-0
Document Type: 
Working Paper

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