There are several aspects of data markets that distinguish them from a typical commodity market: asymmetric information, the non-rivalrous nature of data, and informational externalities. Formally, this gives rise to a new class of games which we call multiple-principal, multiple-agent problem with non-rivalrous goods. Under the assumption that the principal's payoff is quasilinear in the payments given to agents, we show that there is a fundamental degeneracy in the market of non-rivalrous goods. This multiplicity of equilibria also affects common refinements of equilibrium definitions intended to uniquely select an equilibrium: both variational equilibria and normalized equilibria will be non-unique in general. This implies that most existing equilibrium concepts cannot provide predictions on the outcomes of data markets emerging today. The results support the idea that modifications to payment contracts themselves are unlikely to yield a unique equilibrium, and either changes to the models of study or new equilibrium concepts will be required to determine unique equilibria in settings with multiple principals and a non-rivalrous good.


翻译:数据市场在几个方面区别于典型商品市场:信息不对称、数据的非竞争性以及信息外部性。从形式上看,这催生了一类新的博弈问题,我们称之为具有非竞争性商品的多委托人-多代理人问题。在委托人效用函数关于代理人支付呈拟线性的假设下,我们证明了非竞争性商品市场存在根本性的简并性。这种多重均衡现象同样影响了旨在唯一选择均衡的常用均衡定义精炼:变分均衡与归一化均衡通常也会出现非唯一性。这意味着现有的大多数均衡概念无法对当今新兴数据市场的均衡结果提供预测。研究结果表明,仅修改支付合同本身难以实现均衡的唯一性,要确定多委托人且存在非竞争性商品环境中的唯一均衡,要么需要改变研究模型,要么需要引入新的均衡概念。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
73+阅读 · 2022年7月11日
专知会员服务
63+阅读 · 2020年3月4日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月18日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月17日
VIP会员
最新内容
综述 | Self-Evolving Coding Agents:自进化编程智能体
专知会员服务
0+阅读 · 今天13:16
美海军陆战队将三型无人机整合入统一战场网络
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:39
《无人机蜂群:释放人类-蜂群编队的潜能》
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:12
《战略战术化:一项综合性述评》
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:08
美陆军-工业界协同推进反无人机系统技术发展
专知会员服务
1+阅读 · 今天8:46
《跨域指挥背景下的领导力发展》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天8:40
俄乌无人机战争的六大启示
专知会员服务
10+阅读 · 8月3日
《无人机空中监控:通信实验洞察》
专知会员服务
8+阅读 · 8月3日
相关VIP内容
不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
73+阅读 · 2022年7月11日
专知会员服务
63+阅读 · 2020年3月4日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
vae 相关论文 表示学习 1
CreateAMind
12+阅读 · 2018年9月6日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员