이산 게임은 제한된 데이터로 시장 역학을 분석할 수 있는 수단을 제공한다. 그러나 많은 플레이어를 포함하는—특히 완전 정보(complete information) 설정에서의—이러한 게임을 계산하는 것은 전략 공간이 플레이어 수에 따라 지수적으로 증가하므로 계산적으로 비현실적이다. 본 연구는 이산 게임을 계산하고 추정하기 위한 새롭고 실용적인 방법을 제시한다. 이를 위해 본 연구는 두 가지 방법론적 혁신을 도입한다. 첫째, 우리는 여러 균형을 갖는 이산 게임의 가능도(likelihood)를 평가하는 데 필요한 무작위 추출(random draws) 수를 줄이는 효율적인 시뮬레이터를 개발한다. 증강된 시뮬레이터는 관측된 균형 결과(outcome)와 양립하지 않는 무작위 추출을 회피함으로써, 가능도를 평가하는 데 모든 추출을 효율적으로 활용한다. 둘째, 그래픽처리장치(graphics-processing unit, GPU)에서 복수의 처리 코어를 사용하여 범용 컴퓨팅(general‐purpose computing on graphics‐processing unit, GPGPU)을 활용함으로써 계산 속도를 높인다. 이 두 가지 기능을 통해 전통적 방법에 비해 모델을 유의미하게 더 빠르게 추정할 수 있다. 본 연구의 실증 적용은 애플(Apple)사가 소유한 매장이 소매 시장 구조에 미치는 영향을 분석한다. 그 결과 애플과 상위(업스케일, upscale) 기업 간에는 집적(agglomeration) 효과가 존재함을 보여준다. 애플 매장의 존재는 고소득 고객을 끌어들여 상위 기업의 진입을 촉진하고 할인(discount) 기업의 퇴출을 유도한다.

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