公共情報の最適でロバストな開示【JST・京大機械翻訳】

Ui Takashi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210732435823 整理番号：22P0323030

公共情報の最適でロバストな開示【JST・京大機械翻訳】

Optimal and Robust Disclosure of Public Information

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資料名：
発行年： 2022年03月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

政策立案者は,高価な個人情報を取得する相互作用エージェントに対する公開情報を明らかにする。より正確な公開情報により,獲得した個人情報の精度とコストが低減する。この効果を考慮して,どの開示規則が政策立案者を採用するべきか。任意の二次材料福祉と凸情報コストを有する線形二次Gaussゲームを用いて,2つの代替仮定の下でこの問題に取り組んだ。第1に,政策立案者は個人情報のコストを知って,期待される福祉を最大化するために最適開示規則を採用する。第2に,政策立案者はコストについて不確実であり,最悪ケースの福祉を最大化するためのロバストな開示規則を採用する。限界コストの弾力性に依存して,最適ルールは線形情報コストまたは外因性プライベート情報の場合と定性的に同じである。最悪ケースの福祉は,もし完全な開示がいくつかの情報コストの下で最適であるならば,厳密に増加し,それは,中央の銀行の透明性のために新しい理論的根拠を提供する。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

通信網 , ゲーム理論

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