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Enregistrement W2372440949 · doi:10.1287/opre.2016.1509

Competitive Equilibria in Two-Sided Matching Markets with General Utility Functions

2016· article· en· W2372440949 sur OpenAlexaff
Saeed Alaei, Kamal Jain, Azarakhsh Malekian

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMicrosoft ResearchNational Science Foundation
Mots-clésMathematical proofCompetitive equilibriumCharacterization (materials science)Mathematical economicsConstructiveMatching (statistics)Point (geometry)Perfect competitionComplete latticeCompetition (biology)EconomicsMathematicsComputer scienceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an exact characterization of utilities in competitive equilibria of two-sided matching markets in which the utility of each agent depends on the choice of partner and the terms of the partnership, potentially including monetary transfer. Examples of such markets include sellers and buyers or jobs and workers. Demange and Gale showed that the set of competitive equilibria in this type of market forms a complete lattice with each extreme point of the lattice representing an equilibrium with the highest utilities for the agents on one side and the lowest utilities for the agents on the opposite side. Our characterization is based on establishing a connection between the competitive equilibria of a market and the competitive equilibria of certain strict subsets of that market—each obtained by removing exactly one agent. This characterization captures the effect of competition when agents are added to the market or removed from the market. It gives a precise procedure for constructing competitive equilibria and provides a constructive proof of existence of such equilibria; in contrast, previous proofs have been based on fixed point theorems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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