贝叶斯序贯拍卖
计算机科学与博弈论
2012-06-22 v1
摘要
在许多自然场景中，代理人参与多个非同时进行的拍卖。在此类拍卖中，未来的机会会影响参与者的战略考量。本文旨在对此类序贯拍卖的结果建立定量理解。在早期工作 (Paes Leme 等人，2012) 中，我们启动了对序贯拍卖中无政府价格 (price of anarchy) 的研究。我们考虑了完全信息模型下的序贯第一价格拍卖，其中参与者知晓所有未来机会以及所有参与者的估值。在本文中，我们研究贝叶斯环境下序贯拍卖的效率，放宽了对参与者的信息假设。我们关注两种环境，即 Paes Leme 等人 (2012) 在完全信息模型中研究过的匹配市场和拟阵拍卖。在完全信息环境下，针对拟阵设置的序贯第一价格截断拍卖是有效的。而在贝叶斯环境下，情况不再如此，我们通过一个包含三个参与者的简单示例展示了这一点。我们的主要结果是：在拟阵拍卖和单值匹配市场（即使存在相关类型）中，无政府价格的上界为 ；而在具有独立类型的一般匹配市场中，该上界为 。为了界定无政府价格，我们需要考虑均衡处可能的偏离。在序贯贝叶斯环境中，偏离的影响比一次性博弈更为复杂；早期的出价允许他人推断关于参与者估值的信息。尽管存在这一困难，我们通过引入一种具有独立意义的虚张声势 (bluffing) 技术，构建了有效的偏离。
引用
@article{arxiv.1206.4771,
title = {Bayesian Sequential Auctions},
author = {Vasilis Syrgkanis and Eva Tardos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.4771},
year = {2012}
}