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Lesage, James P.
Vance, Colin
Chih, Yao-Yu
Year of Publication: 
Series/Report no.: 
Ruhr Economic Papers 617
We apply a heterogenous coefficient spatial autoregressive panel model from Aquaro, Bailey and Pesaran (2015) to explore competition/cooperation by Berlin fueling stations in setting prices for diesel and E5 fuel. Unlike the maximum likelihood estimation method set forth by Aquaro, Bailey and Pesaran (2015), we rely on a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) estimation methodology. MCMC estimates as applied here with non-informative priors will produce estimates equal to those from maximum likelihood, a point we demonstrate with a Monte Carlo experiment. We explore station-level price mark-ups using over 400 fueling stations located in and around Berlin, average daily diesel and E5 fuel prices, and refinery cost information covering more than 487 days. The heterogeneous coefficients spatial autoregressive panel data model uses the large sample of daily time periods to produce spatial autoregressive model estimates for each fueling station. These estimates provide information regarding the price reaction function of each station to neighboring stations. This is in contrast to conventional estimates of price reaction functions that average over the entire cross-sectional sample of stations. We show how these estimates can be used to infer competition versus cooperation in price setting by individual stations. The empirical results reveal a mix of competitive and collusive price setting, with some evidence that stations located near others of the same brand tend toward collusion, while those located near rival brands tend toward competition.
Abstract (Translated): 
Wir nutzen ein räumliches autoregressives Panel-Datenmodell von Aquaro, Bailey und Pesaran (2015), um Wettbewerbs- bzw. Kooperationsverhalten bei der Preissetzung für Diesel und E5-Benzin von Berliner Tankstellen zu untersuchen. Es wird das Markov-Chain-Monte-Carlo-Verfahren (MCMC-Verfahren) angewandt, welches in diesem Zusammenhang die gleichen Schätzungen wie die Maximum-Likelihood-Methode von Aquaro, Bailey und Pesaran (2015) liefert. Wir nutzen Informationen über mehr als 400 Tankstellen in und um Berlin, Tagesdurchschnittspreise für Diesel und E5 und Raffineriekosten von mehr als 487 Tagen, um Preisaufschläge zu untersuchen. Das angewandte Modell schätzt die Preisreaktionsfunktion - anders als übliche Schätzungen - jeder Tankstelle auf umliegende Tankstellen. Wir zeigen, wie mit diesen Schätzungen auf das das Wettbewerbs-/ Kooperationsverhalten bei der Preissetzung einzelner Tankstellen geschlossen werden kann. Die empirischen Ergebnisse zeigen eine Mischung aus wettbewerblicher und kooperativer Preissetzung mit Evidenz, dass Tankstellen mit Tankstellen derselben Marke in der Nähe zu Kooperation tendieren und Tankstellen mit Tankstellen konkurrierender Marken in der Umgebung zu Wettbewerb tendieren.
spatial panel data models
Markov Chain Monte Carlo
spatial autoregressive model
observation-level spatial interaction
Persistent Identifier of the first edition: 
Document Type: 
Working Paper

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