不對稱資訊假設
這個問題不是關於不對稱資訊本身，而是關於假設之一。考慮二手車市場；有檸檬（劣質汽車）和李子（優質汽車）。
對於檸檬，估值為： $ V_{b} = 1500 $ 和 $ V_{s} = 1000 $ . 下標表示買方 (b) 和賣方 (s)。
對於李子： $ V_{b} = 4000 $ 和 $ V_{s} = 3000 $
買家知道每輛車的數量是相等的（即，汽車質量高或低的機率是 50%），但她沒有觀察質量。這導致市場失靈，因為買方願意支付
$ \frac{1}{2}(1500 + 4000) = 2750 $
因此李子的賣家離開市場是因為 $ 2750 < 3000 $ 只剩下檸檬賣家了。而現在買家只願意支付 1500，因此只會交易檸檬。
令我困惑的是，我們似乎假設買方知道賣方的估值。即，買方知道由於賣方對李子的估價為 3000，而買方的預期估值低於此值，因此這些賣方將離開市場。我是否誤解了某些東西，或者這是這種情況下的實際假設？
在這種情況下，通常假定買賣雙方都是風險中性的。因此，在賣方估值上增加一層額外的不確定性並不會真正以任何“定性”方式改變模型的預測，因為市場瓦解（在這種情況下可能只是部分）仍然是不可避免的結果，即使確切的平衡可能不同。
假設買方不確定賣方的估價，但買方認為賣方的估價服從平均為 $ 3000 $ . 此外，讓我們假設在這種分佈下，一小部分 $ p\in[0,1) $ 李子賣家的價值低於 $ 2750 $ ，買方兩種類型的平均值。
因此，通過提出購買質量未知的汽車 $ 2750 $ , 買方獲得的預期收益為
$$ \begin{equation} \frac{p}{2}(4000-2750)+\frac12(1500-2750)=1250\left(\frac{p}2-\frac12\right)<0. \end{equation} $$ 這比買方通過提供獲得的零回報更糟糕 $ 1500 $ 一個檸檬。 由於賣方估價的平均值為 $ 3000 $ , 總有一部分賣家的價值大於 $ 2750 $ ， IE $ 1-p>0 $ . 這些賣家將離開市場，因為他們預計汽車的價格不會高於他們自己的價值。退出將觸發買方條件預期值向下修正和更多退出的通常週期。根據賣方價值的分佈，可能會或可能不會發生全面的市場瓦解。
然而，支撐李子市場（必然是一小部分）解體的原因仍然是相同的：買家對積極部分的預期 $ (1-p) $ 的李子賣家不願意賣 $ 2750 $ .