在不同国家与拍卖形式中检测围标联盟
综合经济学
2021-05-04 v1 经济学
摘要
我们提出了一种使用机器学习进行筛选方法的原创应用，以检测采购拍卖中企业的合谋群体。作为方法学创新，我们通过将投标者组成联盟来构建基于联盟的筛选指标，以标记围标卡特尔。利用瑞士、日本和意大利的采购数据，我们研究了我们的方法在不同国家和拍卖设置中的有效性，在我们的案例中为一级密封拍卖和均价密封拍卖。在应用四种机器学习算法——lasso、支持向量机、随机森林和超级学习器集成方法时，我们正确分类了90%的合谋与竞争联盟。最后，根据随机森林，我们发现基于联盟的投标方差与均匀性筛选指标在所有情况下都是最重要的预测因子。
引用
@article{arxiv.2105.00337,
title = {Detecting bid-rigging coalitions in different countries and auction formats},
author = {David Imhof and Hannes Wallimann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.00337},
year = {2021}
}