[論文レビュー] Thresholding the virtual value: a simple method to increase welfare and lower reserve prices in online auction systems.

Thomas Nédelec, Marc Abeille+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 21, 2018

Auction Theory and Applications被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、学習されたリザーブ価格を備えた2段階オークションにおけるインcentive compatibilityの回復を目的として、仮想価値に対するしきい値戦略を提案する。これにより入札者は戦略的に入札額を引き下げ、より高い社会的厚生を達成できる。本稿は、動的かつリザーブ価格が設定される状況において、標準的な2段階オークション（リザーブ価格なし）と同等の収益結果を再現するシンプルな均衡戦略を示している。

ABSTRACT

Second price auctions with reserve price are widely used by the main Internet actors because of their incentive compatibility property. We show that once reserve price are learned based on past bidder behavior, this auction is not anymore incentive compatible. Through a functional analytic rather than game theoretic approach, we exhibit shading strategies which lead to large increase of revenue for the bidders. In the symmetric case, we show that there exists a simple equilibrium strategy that enables bidders to get the revenue they would get in a second price auction without reserve price. We then study the consequences of this result on recent work on collusion in second price auctions and prove that the proposed bidding strategies are robust to some approximation error of the auctioneer.

研究の動機と目的

• 過去の入札者行動から学習されたリザーブ価格が適用される2段階オークションにおけるインcentive compatibilityの喪失を解消すること。
• 標準的な2段階オークション（リザーブ価格なし）と同等の成果を達成できる、シンプルで頑健な入札戦略を設計すること。
• 現代のオンラインオークションシステムにおける、この戦略が団体行動やオークティアの近似誤差に与える影響を分析すること。
• 入札者が仮想価値のしきい値に基づく戦略的引き下げにより、より高い厚生とより低い実効的リザーブ価格を達成できることを示すこと。

提案手法

• 著者らは、伝統的なゲーム理論に代わって、関数解析的手法を用いて、学習されたリザーブ価格下での入札者行動をモデル化する。
• 最適な入札引き下げ戦略を決定するため、仮想価値に対するしきい値メカニズムを導入する。
• 対称的均衡戦略が導出され、これにより入札者はリザーブ価格なしの2段階オークションと同等の収益結果を達成できる。
• オークティアのリザーブ価格推定における近似誤差の下でも、戦略の頑健性を評価する。
• 動的リザーブ価格設定環境下での戦略的引き下げが、入札者余剰とオークション効率性に与える影響を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 過去の入札者データからリザーブ価格を学習することで、2段階オークションにおけるインセンティブ整合性がどのように損なわれるか？
• RQ2 どのようなシンプルな均衡戦略を入札者が採用すれば、標準的な2段階オークションの厚生と収益結果を回復できるか？
• RQ3 仮想価値に対する提案されたしきい値戦略が、入札者余剰とオークション効率性にどのように影響を与えるか？
• RQ4 オークティアのリザーブ価格推定誤差に対して、提案された入札戦略はどの程度頑健であるか？

主な発見

• リザーブ価格が歴史的データから学習されると、2段階オークションはインセンティブ整合性を失い、戦略的入札引き下げが可能になる。
• 仮想価値に対するシンプルなしきい値戦略により、リザーブ価格なしの2段階オークションの均衡結果が回復される。
• 提案された戦略により、入札者は標準的な2段階オークションと同等の収益結果を達成でき、厚生が顕著に向上する。
• オークティアのリザーブ価格推定における近似誤差に対しても、入札戦略は頑健であり、実用的妥当性が向上する。