Efficiency of Constant Log Utility Market Makers
本文研究常数对数效用做市商（CLUM）的定价效率，证明其证券定价为#P难，并提出一种基于预言机的高概率近似算法，该预言机在区间证券上可多项式时间实现。
2025-10-14 cs.GT
Two-Sided Market Design for Goods with Perishable Utility
Gensyn AI；The University of Tokyo（东京大学）
本文提出了一种针对时效性商品的自动市场制作机制，通过凹函数定价和最便宜可行匹配规则，实现透明低延迟交易并保证供应充足。
2026-08-18 cs.GT econ.TH
Non cooperative Liquidity Games and their application to bond market trading
本文提出流动性博弈这一新型非合作博弈框架，将效用内生于市场流动性，并应用于英国债券市场交易分析，研究做市商在类型不确定下的最优策略及监管者偏好的市场结构。
2024-05-05 cs.GT q-fin.TR
Resource Allocation in Electricity Markets with Budget Constrained Customers
University of Washington（华盛顿大学）
本文研究了电力市场中带预算约束的资源分配问题，提出了一种自然对偶上升算法，证明其在预算约束下收敛于唯一竞争均衡，并通过凸效用最大化问题验证了该均衡的可行性。
2026-03-17 cs.GT cs.SY eess.SY
Competition, Alignment, and Equilibria in Digital Marketplaces
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
众所周知，传统平台之间的竞争通过使平台的行为与用户偏好相一致来提高用户效用。但是，在数据驱动的市场中，一致性在多大程度上得到了体现？为了从理论的角度研究这个问题，我们引入了一个双寡头市场，其中平台行为是强盗算法，两个平台竞争用户参与。这个市场的一个显著特征是，推荐的质量取决于强盗算法和用户交互提供的数据量。算法性能和用户行为之间的这种相互依赖性使市场均衡的结构及其在用户效用方面的质量变得复杂。我们的主要发现是，在这个市场的竞争并不完全符合市场结果与用户效用。有趣的是，市场结果不仅在平台具有单独的数据存储库时表现出不一致，而且在平台具有共享数据存储库时也表现出不一致。尽管如此，数据共享的假设会影响导致错位的机制，也会影响错位的具体形式（例如，最佳情况和最差情况的市场结果的质量）。更广泛地说，我们的工作表明，数字市场的竞争对用户效用有微妙的影响，值得进一步研究。
2023-01-16 cs.GT cs.LG econ.TH
The Complexity of Non-Monotone Markets
我们引入了非单调效用的概念，它涵盖了经济理论中各种各样的效用函数。然后，我们证明了它是PPAD-难计算近似的Arrow-Debreu市场均衡的线性和非单调的效用市场。在此基础上，我们解决了长期存在的开放问题，即在CES效用函数的市场中计算近似的Arrow-Debreu市场均衡，通过证明当常数替代弹性参数ρ是小于-1的常数时，它是PPAD完全的。
2012-11-21 cs.CC cs.GT
Non-Separable, Quasiconcave Utilities are Easy -- in a Perfect Price Discrimination Market Model
最近的研究结果，建立了证据的棘手性等限制性效用函数，如可加可分，分段线性和凹，在费雪和阿罗德布鲁市场模型，促使我们的问题是否没有捕捉到一些基本要素的真实市场，这似乎做了很好的工作，找到价格，保持平价之间的供应和需求。本文的主要观点是表明，即使是不可分离的，准凹效用函数可以有效地处理在一个适当选择的，虽然自然的，现实的和有用的，市场模型，我们的模型允许完美的价格歧视。我们的模型支持唯一的均衡价格和凹效用的限制，满足福利定理。
2010-10-20 cs.GT
The Incentive Ratio in Exchange Economies
激励比率衡量战略行为的效用收益。在没有任何设置限制的情况下，线性、Leontief和Cobb-Douglas交易所市场的比率是无界的，这表明操纵均衡是一项值得的努力，即使在计算上具有挑战性。即使代理人只是误报了他们的效用函数，这种无限的改进也可以实现。这与费舍尔市场以前的结果形成了鲜明的对比。当柯布-道格拉斯设置更严格时，最大效用收益受商品数量的限制。通过一个例子，我们表明，这是可能的，超过一个已知的上限的费雪市场在交换经济。
2017-04-28 cs.GT
Balancing the Robustness and Convergence of Tatonnement
算法博弈论的一个主要目标是从算法和复杂性的角度证明均衡概念的合理性。一种吸引人的方法是确定鲁棒的自然分布式算法，快速收敛到一个平衡。本文讨论了缺乏鲁棒性的离散形式的tatonnement，包括事实上，它不需要收敛时，买家有线性效用函数的现有收敛结果。这项工作实现了更大的鲁棒性，通过寻求近似，而不是在大的市场设置的精确收敛。更具体地说，本文表明，对于费舍尔市场的买家CES效用函数，包括线性效用函数，tatonnement将迅速收敛到一个近似均衡（即在线性率），模一个合适的大市场假设。近似的质量是大市场假设参数的函数。
2019-11-22 cs.GT
Stability in Combinatorial Markets with Side Payments
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
研究带附加支付的组合市场稳定性，基于已有模型引入附加支付并分类，推广稳定性概念到T-核，关联不同设置稳定结果，识别部分可转移效用优势，指出个性化定价下稳定性概念归结情况。
2026-07-22 cs.GT
Distributed User Association in Energy Harvesting Small Cell Networks: A Competitive Market Model with Uncertainty
我们考虑一个分布式的用户关联问题在下行链路中的小小区网络，其中小小区获得所需的能量提供无线服务的用户通过周围的能量收集。由于能量收集本质上是机会主义的，因此收集的能量的量是随机变量，没有先验已知的特性。我们将网络建模为一个具有不确定性的竞争市场，在这个市场中，以消费者为模型的自利小细胞愿意通过选择以商品为代表的用户来最大化其效用分数。小细胞的效用分数取决于收集的能量的量，以自然状态表示。在该模型下，问题是将用户分配到小小区，使得聚合网络效用最大化。解决方案是不确定性下的一般均衡，也称为阿罗-德布鲁均衡。我们表明，在我们的设置，这样的均衡不仅存在，而且是唯一的，是帕累托最优的意义上的预期总网络效用。为了有效地实现均衡，我们使用Walras的tatonnement过程，并进行了一些修改。
2015-11-06 cs.GT cs.NI
A Complexity View of Markets with Social Influence
在本文中，受Megiddo关于偏好形成和战略分析的工作的启发，我们考虑了经济理论领域研究的早期市场模型，其中每个交易者的效用可能会受到她的社会邻居获得的商品捆绑的影响。本文的目标是理解和描述社会影响对计算和近似市场均衡的复杂性的影响。我们目前的复杂性理论和算法的结果，在这个模型中近似市场均衡，重点是两个具体的影响力模型的基础上，传统的线性效用函数。回想一下，具有线性效用函数的传统交易市场中的阿罗-德布鲁市场均衡可以通过凸规划在多项式时间内计算。我们的复杂性结果表明，即使是有界度的平面影响网络，即使在只有恒定数量的商品的市场中，也会显着增加均衡计算的难度。我们的算法结果表明，找到一个近似的均衡在市场中的分层影响网络可能比在市场中的任意邻域结构更容易。通过演示一个简单的市场与恒定数量的商品和有界度，平面的影响图，其均衡是PPAD-难以近似，我们也提供了一个反例，一个共同的信念，我们称之为神话的一个恒定数量的商品，市场的均衡与恒定数量的商品是很容易计算或很容易近似。
2010-09-02 cs.CC cs.GT
On Stability and Learning of Competitive Equilibrium in Generalized Fisher Market Models: A Variational Inequality Approach
针对纳入社会影响的广义Fisher市场，提出基于变分不等式的竞争均衡公式，分析其结构性质，并设计两种去中心化学习算法，经数值模拟验证有效。
2025-01-13 cs.GT
First-Order Methods for Large-Scale Market Equilibrium Computation
市场均衡是一个解决方案概念，有许多应用，如数字广告市场，公平分割和资源共享。对于许多类的效用函数，均衡可以通过凸规划来捕获。我们开发了简单的一阶方法，适用于解决这些凸计划的大规模市场。我们专注于三个实际相关的效用类：线性，准线性和Leontief公用事业。利用每个效用类下市场均衡的结构性质，我们证明了相应的凸规划可以重新表述为多面体集上的结构光滑凸函数的优化，投影梯度实现线性收敛。为了做到这一点，我们利用最近的线性收敛结果在削弱强凸性条件下，并进一步完善现有的收敛结果中的相关常数。然后，我们表明，近端梯度（广义的投影梯度）与一个实际的lineserving计划实现线性收敛下的Proximal-PL条件，最近开发的凸复合问题的误差界条件。对于准线性公用事业，我们表明，镜像下降适用于一个新的凸计划实现次线性的最后一个收敛，并产生一种形式的比例响应动态，一个优雅的，可解释的算法计算市场均衡最初开发的线性公用事业。数值实验表明，比例响应动力学是非常有效的计算近似市场均衡，而投影梯度与线搜索可以更快，当需要更高精度的解决方案。
2020-11-19 cs.GT math.OC
Constant Inapproximability for Fisher Markets
Royal Holloway（皇家霍洛威学院）；University of Liverpool（利物浦大学）；University of Oxford（牛津大学）；University of Essex（埃塞克斯大学）
研究Fisher市场中分离可微凹(SPLC)效用函数的近似市场均衡计算问题，证明常数近似下的PPAD难性，表明除非PPAD=P，否则不存在多项式时间近似方案。
2026-05-11 cs.CC cs.GT
Computing Equilibria in Markets with Budget-Additive Utilities
我们提出的第一个分析费雪市场的买家，具有非可加性的效用函数。预算附加效用是基本凹函数，在在线广告市场和收入优化问题中有许多应用。它们扩展了线性效用的标准情况，并在各种其他市场模型中进行了研究。与经常研究的CES效用相反，它们具有全局饱和点，这可能意味着具有完全不同特征的多个市场均衡。我们的主要结果是一个有效的组合算法来计算一个市场均衡的帕累托最优分配的商品。它依赖于一个新的下降价格的方法，作为一个特殊的情况下，也意味着一个新的组合算法计算市场均衡的线性Fisher市场。我们补充这些积极的结果与相关的计算问题的硬度结果。我们证明，这是NP-难计算的市场均衡，最大限度地提高社会福利，这是PPAD-难找到任何市场均衡的效用函数与单独的饱和点，为每个买家和每种商品。
2016-04-30 cs.DS cs.GT
Dynamics of Distributed Updating in Fisher Markets
算法博弈论的一个主要目标是从算法和复杂性的角度证明均衡概念的合理性。一个吸引人的方法是确定自然的分布式算法，快速收敛到一个平衡。本文建立了购买者具有CES效用函数的Fisher市场中比例反应的两种推广的新的收敛性结果。出发点分别是一个新的凸和一个新的凹凸制定这样的市场。这两个概括对应于适用于这些配方的镜像下降算法。我们的几个新的结果是一个后果的新概念的强Bregman凸性和强Bregman凹凸函数，以及相关的线性收敛速度，这可能是独立的利益。在其他结果中，我们分析了阻尼广义比例响应，并显示了一个线性收敛速度在费雪市场的买方，其效用函数涵盖了整个频谱的CES公用事业除了极端的线性和Leontief公用事业，当这些公用事业包括在内，我们得到了经验O（1/T）收敛速度。
2018-06-12 cs.GT
Eliciting Forecasts from Self-interested Experts: Scoring Rules for Decision Makers
University of Toronto（多伦多大学）
用于引出随机变量的专家预测的评分规则通常是假设专家仅从其预测的质量中获得效用（例如，由规则奖励的分数，或预测市场中的收益）。我们研究一个更现实的设置，其中（a）的主要是一个决策者，并会根据专家的预测作出决定;（b）专家有一个内在的利益的决定。例如，在公司决策市场中，专家可能从其经理采取的行动中获得不同程度的效用。因此，如果使用典型的评分规则，专家通常会有动机误报她的预测，以影响决策者的选择。我们开发了一个通用的模型，这种设置，并介绍了补偿规则的概念。当与专家的决策的内在效用相结合时，补偿规则诱导了表现得像正常评分规则的净评分规则。假设充分了解专家效用，我们提供了一个完整的表征所有（严格）适当的补偿规则。然后，我们分析的情况下，专家的效用函数是不完全知道的决策者。我们展示了以下方面的界限：（a）专家误报的动机;（b）专家误报的程度;（c）决策者因这种不确定性而失去效用。这些界限以自然的方式取决于不确定性的程度，净评分函数的局部凸度，以及决策者效用函数的自然属性。他们还提出了优化程序的补偿规则的设计。最后，我们简要地讨论了使用补偿规则作为市场评分规则的自利专家在预测市场。
2011-06-13 cs.AI cs.GT cs.MA
Settling the Complexity of Arrow-Debreu Markets under Leontief and PLC Utilities, using the Classes FIXP and \Exists-R
本文解决了市场均衡的可计算性，算法博弈论（AGT）内的中心主题少数剩余的问题中的两个。我们的研究结果如下：1.我们证明了在Leontief效用函数下的Arrow-Debreu市场和在线性效用函数和Leontief生产集下的Arrow-Debreu市场中计算均衡的FIXP-困难性。我们注意到，这是自从引入FIXP类和其中建立的3-Nash硬度以来的第一个FIXP硬度结果。2.我们注意到，对于上述问题，相应的结果表明，在FIXP的成员建立后，施加适当的充分条件，使问题的总，是在经济学中的习惯。然而，如果所有的情况下考虑，然后在这两种情况下，我们证明了问题的决定，如果一个给定的实例承认一个平衡是\Exists -R-完全，其中\Exists -R是一类决策问题，可以减少在多项式时间的势理论的现实。3.对于Leontief效用函数下的Arrow-Debreu市场和常数代理人，我们给出了一个多项式时间算法来计算一个均衡。这解决了Devanur和Kannan（FOCS'08）公开问题的一部分。我们注意到，PLC效用是经济学中最普遍的效用，AGT中研究的几个基本效用函数是它的特殊情况。在这种情况下，我们的技术，减少从3-纳什到多元多项式方程，然后到问题可能是有用的，在未来。
2020-05-21 cs.CC cs.GT
Sponsored Search Auction Design Beyond Single Utility Maximization
本文研究混合自动出价竞拍者环境下的赞助搜索拍卖设计，提出补贴效用模型，并针对公开与私有补贴信息分别设计真实机制，实现近似最优的社会福利。
2024-12-30 cs.GT
Competitive Equilibria in Matching Markets with Budgets
我们研究了具有不可分割商品和单位需求买家的经典Shapley-Shubik分配模型中的竞争均衡，预算约束：买家可以指定他们愿意为每个项目支付的最高价格，超过这个价格，他们就买不起这个项目。由预算约束引入的这种单一不连续性从根本上改变了平衡的性质：在没有预算约束的分配模型中，竞争平衡总是存在的，并且恰好对应于稳定匹配。在预算方面，竞争性均衡并不总是存在。此外，现在有两个不同的稳定性概念，取决于买方和卖方中的两个或只有一个可以在阻止对中严格受益，这两个概念不再一致，因为不连续性引起的不连续性。我们定义了弱稳定性和强稳定性的分配模型与可转移的效用，并证明了竞争平衡正好对应于强稳定的匹配。我们认为，有效地计算竞争均衡的算法问题，在扩展的分配模型与预算，每个买家指定他的偏好使用效用函数$u_{ij}$，其中$u_{ij}(p_j)$是买方$i$项目$j$的效用时，其价格是$p_j$。我们的主要结果是一个强多项式时间算法，决定是否存在竞争均衡，如果是的话，计算一个最小的，一般类的效用函数$u_{ij}$。这类效用函数包括具有预算约束的标准准线性效用模型，并且此外，允许建模市场，其中，例如，买家仅具有受每个物品的最大支付限制的物品之间的偏好排名，或者买家希望优化投资回报率（ROI）而不是准线性效用并且仅知道物品的相对价值。
2010-04-16 cs.DS cs.GT
On Three-Layer Data Markets
研究三层数据市场的多阶段博弈均衡，发现买方估值和平台成本影响用户数据共享行为，竞争加剧利于买方和整体福利，提出针对不同成本平台的差异化监管策略以提升用户效用。
2025-11-18 cs.GT econ.TH
A multi-layer market for vehicle-to-grid energy trading in the smart grid
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；University of Miami（迈阿密大学）
本文提出了一种多层市场机制，通过宏观层的双拍卖和微观层的聚合商，提高PHEV能源交易效率，通过仿真验证了该方法能显著提升PHEV的效用。
2016-09-06 cs.GT cs.SY eess.SY
Stochastic Online Fisher Markets: Static Pricing Limits and Adaptive Enhancements
Institute for Computational and Mathematical Engineering, Stanford University（斯坦福大学计算与数学工程研究所）；Department of Management Science and Engineering, Stanford University（斯坦福大学管理科学与工程学院）
针对在线Fisher市场，研究静态定价的局限性，提出两种自适应标价算法（基于分布信息和显示偏好反馈），并通过数值实验验证其性能优势。
2024-09-20 cs.GT cs.LG econ.TH
