重复拍卖中的动态保留价：从出价中学习
计算机科学与博弈论
2020-02-19 v1 理论经济学
摘要
很大一部分在线广告通过重复的第二价格拍卖售出。在这些拍卖中，保留价是拍卖者提升收益的主要工具。在本工作中，我们研究以下问题：基于先前的出价改变保留价，在考虑投标者的长期激励和策略行为的情况下，能否提高拍卖收益？我们表明，若估值分布已知并满足标准正则性假设，则最优机制具有恒定保留价。然而，当估值分布存在不确定性时，可利用先前的出价学习估值分布并更新保留价。我们提出了一种简单、近似激励相容且渐近最优的动态保留机制，相比最佳静态保留价可显著提升收益。本文写于 2014 年 7 月（我们向 WINE 2014 的投稿），后发布于 arXiv 以补充 WINE 2014 会议论文集中的 1 页摘要。
引用
@article{arxiv.2002.07331,
title = {Dynamic Reserve Prices for Repeated Auctions: Learning from Bids},
author = {Yash Kanoria and Hamid Nazerzadeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.07331},
year = {2020}
}
备注
1-page abstract appeared in the proceedings of Web and Internet Economics ( WINE ), 2014