MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3123717385

Collusion Constrained Equilibrium

2016· preprint· en· W3123717385 sur OpenAlexaff
Rohan Dutta, David K. Levine, Salvatore Modica

Notice bibliographique

RevueDipòsit Digital de Documents de la UAB (Universitat Autònoma de Barcelona) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEinaudi Institute for Economics and FinanceMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaEuropean CommissionNational Science Foundation
Mots-clésCollusionMathematical economicsIncentive compatibilitySet (abstract data type)Repeated gameGroup (periodic table)MicroeconomicsIncentiveLimit (mathematics)Best responseEquilibrium selectionEconomicsNash equilibriumGame theoryComputer scienceMathematical optimizationMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study collusion within groups in non-cooperative games. The primitives are the preferences of the players, their assignment to non-overlapping groups and the goals of the groups. Our notion of collusion is that a group coordinates the play of its members among different incentive compatible plans to best achieve its goals. Unfortunately, equilibria that meet this requirement need not exist. We instead introduce the weaker notion of collusion constrained equilibrium. This allows groups to randomize between alternatives to which they are not indifferent in certain razor's edge cases where slight perturbations of group beliefs change the set of incentive compatible plans in a discontinuous way. Collusion constrained equilibria exist and are a subset of the correlated equilibria of the underlying game. We examine four perturbations of the underlying game. In each case we show that equilibria in which groups choose the best alternative exist and that limits of these equilibria lead to collusion constrained equilibria. We also show that for a broadest class of perturbations every collusion constrained equilibrium arises as such a limit. We give an application to a voter participation game showing how collusion constraints may be socially costly.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,302
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDipòsit Digital de Documents de la UAB (Universitat Autònoma de Barcelona)Même sujetGame Theory and Voting SystemsTravaux en français237 207