未知估值下重复首价拍卖中透明度的角色

我们研究单一投标人在一系列首价拍卖中的后悔最小化问题，其中投标人仅当赢得拍卖时才发现物品价值。我们的主要贡献是，就拍卖的\emph{透明度}（其控制拍卖人在每次拍卖结束时披露的关于竞争出价的信息量）而言，对极小化极大后悔完成了直至对数因子的完整刻画。我们的结果在不同假设（随机、对抗及其平滑变体）下成立，这些假设涉及生成投标人估值与竞争出价的环境。这些极小化极大率揭示了透明度与环境性质之间的相互作用如何影响在首价拍卖中学习最优出价的速度。