Optimal Mechanism Design with Risk-loving Agents
Optimal Mechanism Design with Risk-loving Agents
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具有风险偏好主体的最优机制设计
DOI：
10.1007/978-3-030-04612-5_25
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Pountourakis, Emmanouil
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nikolova, Evdokia;Yang, Ger;Pountourakis, Emmanouil
机制设计中最著名的成果之一是迈尔森对出售单一物品的收入最优拍卖的描述。然而，这一结果在很大程度上依赖于买方对风险漠不关心的假设。在本文中，我们调查的情况下，买方是风险爱好，即他们更喜欢赌博，以获得奖励确定性。我们使用期望效用理论的标准风险模型，其中风险偏好行为由凸效用函数表示，我们将注意力集中在指数效用函数的特殊情况下。我们的最优拍卖的特点，并表明，随机化可以用来提取更多的收入比当买家是风险中性的。最重要的是，我们表明最佳拍卖很简单：可以使用单个买家的随机接受或放弃价格以及使用失败者付费拍卖（全付费拍卖的一种变体）来提取最佳收入。多个买家。最后，我们表明，这些结果不再成立凸效用函数超过指数。
One of the most celebrated results in mechanism design is Myerson’s characterization of the revenue optimal auction for selling a single item. However, this result relies heavily on the assumption that buyers are indifferent to risk. In this paper we investigate the case where the buyers are risk-loving, i.e. they prefer gambling to being rewarded deterministically. We use the standard model for risk from expected utility theory, where risk-loving behavior is represented by a convex utility function.We focus our attention on the special case of exponential utility functions. We characterize the optimal auction and show that randomization can be used to extract more revenue than when buyers are risk-neutral. Most importantly, we show that the optimal auction is simple: the optimal revenue can be extracted using a randomized take-it-or-leave-it price for a single buyer and using a loser-pay auction, a variant of the all-pay auction, for multiple buyers. Finally, we show that these results no longer hold for convex utility functions beyond exponential.
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C. Pluntke;B. Prabhakar
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