共同价值模型

　　在具有共同价值(Common Value)特征的拍卖中，拍卖品的真正价值对每个投标人都是相同的，拍卖品具有共同价值的ν，但投标人都不知道ν的大小，在投标时共同价值是未知的。然而，每个人都有自己对拍卖品的估价，并且这个估价只有他自己知道。投标人关于拍卖品的价值有不同的私人信息。例如，油田开采权的价值取决于地下石油储量大小，以及投标人关于储量的各种地质“信号”。在这种情形中，一个投标人如果了解另一个投标人的信号，他就会改变自己对价值的估计。这与私人价值情形相反，即使投标人知道其他人的信息或偏好，也不会改变自己的估价。

　　假设ν是一个随机变量，服从概率分布G(ν)和密度函数g(ν)。其中，ν∈[ν，ν]。每个人的私人估价x_i服从[a，z]上的条件分布H_i(x_i | ν)和密度函数h_i(x_i | ν)。假定这些条件分布是独立的,因此,随机向量(x₁，x₂，…，x_n，ν)有如下联合密度函数：

　　f(x₁，x₂，…，x_n，ν)=h_i(x_i | ν)h₂(x₂ | ν) … h_n(x_n | ν) g(ν)

　　虽然在ν的条件下各私人估价是独立的，它们的无条件分布却并不独立。通过共同变量ν，它们变得相关，这是CV模型和IPV模型的最大区别。

　　有时讨论对称的CV模型，即x_i和

　　x_j的条件分布是对称的。

　　在最简单的情况下，可以把x_i表示成：x_i=ν + ε_i

　　其中ε_i代表第i个人估价过程中的误差，假定其平均误差为零。

　　当买方对拍卖品有同样的偏好，因此事后对物品的评价完全相同。但事前有不同的估价时，这种共同价值模型比较合适。典型的例子如石油开采权。