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我正在使用 R 的包Antitrust来计算自身需求和交叉价格弹性，并打印公司之间合并的汇总结果。使用的模型是由Epstein 和 Rubinfeld (2007) 出版的 PC-AIDS（按比例校准的几乎理想需求系统）。这是一个品牌级别的模拟，公司可以在标准模拟中拥有多个品牌，正如我在 excel 中看到的那样。我的愿望是在两家公司之间的合并中充分打印结果，其中一家拥有多个品牌（合并前）。

不过，我的问题似乎是编程/理解代码输出的问题。我将发布我所做的类似代码：

require(antitrust)

ownerPre<-c("a","a","b","c")

ownerPost<-c("a","a","a","c")

shares<-c(0.30,0.20,0.20,0.30)

knownelast<- -1.5
mktelast  <- -1.0

results<-pcaids(shares,knownelast, mktelast, ownerPre=ownerPre,ownerPost=ownerPost,
               labels=ownerPre,knownElastIndex=1)
resume<-summary(results)

resume

在 行之后results<-summary(results)，我在输出窗口中收到以下错误：

Error in `row.names<-.data.frame`(`*tmp*`, value = value) : 
duplicate 'row.names' are not allowed
In addition: Warning message:
non-unique value when setting 'row.names': ‘* a’

summary(results)保存价格变化、产量变化等的结果。

MaybeAntitrust没有像我见过的其他 PC-AIDS 版本一样预先编程，也许我无法从这个包中获得这样的结果——这使得编写这个问题的练习几乎毫无意义。但是，如果这是一个编程问题，在 R 方面更有经验的人可能会提供帮助，我邀请一个有用的答案。

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当行名相同时，打印 data.frame 对象会出现问题：

mat <- matrix(1:10, ncol=2)
mat
     [,1] [,2]
[1,]    1    6
[2,]    2    7
[3,]    3    8
[4,]    4    9
[5,]    5   10

rownames(mat) <- rep("a", 5)
mat
  [,1] [,2]
a    1    6
a    2    7
a    3    8
a    4    9
a    5   10

现在让我们把它变成一个data.frame：

temp <- as.data.frame(mat)
temp

data.frame 中的错误（V1 = c（“1”，“2”，“3”，“4”，“5”），V2 = c（“6”，“7”，：重复的 row.names：a

您的问题的解决方案是重命名标签，以便每个标签都是不同的：

ownerPreLab <- c("a.1","a.2","b","c")

results <- pcaids(shares, knownelast, mktelast, ownerPre=ownerPre, ownerPost=ownerPost,
                  labels=ownerPreLab, knownElastIndex=1)

resume<-summary(results)

Merger simulation results under 'PCAIDS' demand:

      priceDelta sharesPre sharesPost outputDelta
* a.1         44        30         29        -2.4
* a.2         44        20         20        -2.4
* b           81        20         16       -18.4
  c           11        30         35        16.4

    Notes: '*' indicates merging parties' products. Deltas are percent changes.
    Output is based on revenues.


Share-Weighted Price Change:    38.55
Share-Weighted CMCR:    37.58
于 2016-06-14T12:35:46.103 回答