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Enregistrement W3121422959 · doi:10.1920/wp.cem.2007.2307

Hedonic price equilibria, stable matching, and optimal transport: equivalence, topology, and uniqueness

2017· paratext· en· W3121422959 sur OpenAlexaff
Pierre‐André Chiappori, Robert J. McCann, Lars Nesheim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeparatext
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniquenessEquivalence (formal languages)Matching (statistics)Topology (electrical circuits)MathematicsMathematical economicsMathematical optimizationComputer scienceCombinatoricsDiscrete mathematicsStatisticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hedonic pricing with quasilinear preferences is shown to be equivalent to stable matching with transferable utilities and a participation constraint, and to an optimal transportation (Monge-Kantorovich) linear programming problem. Optimal assignments in the latter correspond to stable matchings, and to hedonic equilibria. These assignments are shown to exist in great generality; their marginal indirect payoffs with respect to agent type are shown to be unique whenever direct payoffs vary smoothly with type. Under a generalized Spence-Mirrlees condition the assignments are shown to be unique and to be pure, meaning the matching is one-to-one outside a negligible set. For smooth problems set on compact, connected type spaces such as the circle, there is a topological obstruction to purity, but we give a weaker condition still guaranteeing uniqueness of the stable match. An appendix resolves an old problem (# 111) of Birkhoff in probability and statistics [5], by giving a necessary and sufficient condition on the support of a joint probability to guarantee extremality among all joint measures with the same marginals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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