消费者偏好聚合的几何学
机器学习
2024-09-20 v2 符号计算
高能物理 - 唯象学
高能物理 - 理论
机器学习
摘要
我们重新审视了如何将个体消费者偏好和收入塑造聚合行为的经典问题。我们发展了一种适用于具有仿单调偏好的人群的方法，将聚合的困难问题简化为在对数支出函数空间中进行加权平均。我们将该方法应用于识别聚合不变的偏好域、从类似线性或 Leontief 的常见域 characterize 聚合偏好，并描述不对应于任何非平凡人群聚合行为的不可分解偏好。应用包括稳健福利分析、信息设计、离散选择模型、伪市场机制以及偏好识别。
引用
@article{arxiv.2405.06107,
title = {Transforming the Bootstrap: Using Transformers to Compute Scattering Amplitudes in Planar N = 4 Super Yang-Mills Theory},
author = {Tianji Cai and Garrett W. Merz and François Charton and Niklas Nolte and Matthias Wilhelm and Kyle Cranmer and Lance J. Dixon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.06107},
year = {2024}
}
备注
26+10 pages, 9 figures, 7 tables, application of machine learning aimed at physics and machine learning audience; v2: clarifications added, matches published version