差分隐私集合竞价与市场影响
计算机科学与博弈论
2020-02-14 v1 计算工程、金融与科学
摘要
我们提出并分析了用于集合竞价的差分隐私（DP）机制，作为现代电子市场中常见复杂且临时的隐私努力的替代方案。我们证明，DP机制中清算的股票数量与非隐私最优方案相比具有优势，并提供了匹配的下界。我们分析了我们机制的激励性质及其在市场参与者自然无遗憾学习动态下的行为。我们包括模拟结果以及与金融市场影响文献的联系。
引用
@article{arxiv.2002.05699,
title = {Differentially Private Call Auctions and Market Impact},
author = {Emily Diana and Hadi Elzayn and Michael Kearns and Aaron Roth and Saeed Sharifi-Malvajerdi and Juba Ziani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.05699},
year = {2020}
}