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Es posible utilizar un enfoque similar para estimar modelos de diferenciación vertical.^[26] Consideremos un consumidor j que consume un producto i. Su función de utilidad está dada por (donde, al igual que antes, es la utilidad “observable”). Aquí, si mide la calidad del producto i y θj es una variable escalar aleatoria que representa el valor que el consumidor j le confiere a la calidad. Recuerde que, en el modelo de diferenciación vertical, los consumidores están de acuerdo en que es preferible mayor calidad, pero no están de acuerdo en su valor. Supongamos adicionalmente que el índice de calidad del producto i puede descomponerse en la suma de las características observadas (xi) y las características inobservadas (ξi): si = βxi + ξi, donde β es el vector de parámetros correspondiente a las características observadas. Ahora, podemos ordenar los productos por nivel creciente de calidad (esto es, dejamos que (s₀ < s₁ < ··· < sn) y normalizamos la unidad de calidad de modo que θj tenga media uno. Se sigue que la utilidad media sigue teniendo la misma expresión que en (5.1):

Note que θj es efectivamente un solo coeficiente aleatorio que interactúa con las características observadas y no observadas. Se sigue que lo que aquí obtenemos puede verse como el opuesto exacto del modelo logit, como se resume en la siguiente tabla:

Modelo logit	Modelo de diferenciación vertical
Tantas características del consumidor como productos existentes.	Únicamente una característica del consumidor θj, la preferencia por la calidad.
Todos los productos son sustitutos estrictos.	Solamente los productos adyacentes en la escala de calidad son sustitutos.

El punto en común que tienen los dos modelos es que ambos realizan supuestos fuertes sobre el patrón de las elasticidades cruzadas del precio estimadas. A continuación, examinamos modelos más complejos para estimar la diferenciación horizontal de productos.