决策中多种鲁棒性准则的择优：公式化及其在鲁棒定价中的应用
最优化与控制
2024-03-20 v1 理论经济学
摘要
在非贝叶斯不确定性下的鲁棒决策中，已提出多种不同的鲁棒优化准则，如最大化最小收益、最小化最大遗憾和最大化最小比率。在许多问题中，从决策论角度看，这三种准则都有充分的动机和依据，但不同准则会给出不同的决策处方。本文启动了对鲁棒性准则过拟合的系统性研究。根据某一准则得出的处方在另一准则下评估时表现如何？是否存在一个在所有感兴趣的准则下都表现良好的处方？我们通过不同信息结构（包括价值分布的支撑集、矩和百分位数）下的鲁棒定价这一典型问题，对这些问题进行形式化表述和研究。我们提供了三种核心鲁棒准则在不同信息结构下的统一分析，并评估了针对每种准则优化的机制在其他准则下的相对表现。我们发现，针对某一准则优化的机制在其他准则下往往表现不佳，这凸显了过拟合于特定鲁棒性准则的风险。值得注意的是，我们证明有可能设计出同时在所有三种准则下均取得良好表现的机制，这表明决策者无需在各准则之间做出妥协。
引用
@article{arxiv.2403.12260,
title = {The Best of Many Robustness Criteria in Decision Making: Formulation and Application to Robust Pricing},
author = {Jerry Anunrojwong and Santiago R. Balseiro and Omar Besbes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.12260},
year = {2024}
}