Wydajność bayesowska

Efektywność bayesowska jest odpowiednikiem efektywności Pareto w sytuacjach, w których informacja jest niepełna . W ramach efektywności Pareto alokacja zasobu jest efektywna w sensie Pareto, jeśli nie ma innej alokacji tego zasobu, która nie pogarsza sytuacji nikogo, podczas gdy niektórzy agenci są ściśle lepsi. Ograniczeniem koncepcji efektywności Pareto jest to, że zakłada ona, że ​​wiedza o innych uczestnikach rynku jest dostępna dla wszystkich uczestników, ponieważ każdy gracz zna wypłaty i strategie dostępne dla innych graczy, aby mieć pełną informację. Często gracze mają typy, które są ukryte przed drugim graczem.

Przegląd

Brak pełnych informacji rodzi pytanie, kiedy należy dokonać kalkulacji efektywności. Czy kontrola efektywności powinna być przeprowadzana na ex ante , zanim agent zobaczy ich typy, na etapie pośrednim po zapoznaniu się agenta z ich typami, czy też na etapie ex post , kiedy agent będzie miał pełne informacje o swoich typach? Kolejna kwestia to motywacja. Jeśli reguła alokacji zasobów jest skuteczna, ale nie ma zachęty do jej przestrzegania lub zaakceptowania, wówczas zasada objawienia stwierdza, że ​​nie ma mechanizmu, dzięki któremu ta reguła alokacji mogłaby zostać zrealizowana.

Efektywność bayesowska pokonuje problemy efektywności Pareto , uwzględniając niekompletne informacje, uwzględniając czas oceny (efektywność ex ante, efektywność przejściowa lub efektywność ex post) oraz dodając kwalifikator zachęty, tak aby reguła alokacji była kompatybilna z zachętą.

Efektywność bayesowska osobno definiuje trzy rodzaje efektywności: ex ante, interim i ex post. Dla reguły alokacji ${\ Displaystyle x: T \ do A}$ :

$→$ ante jest zgodna $T \ do A},$ ZA Displaystyle która

${\ Displaystyle \ int U ^ {i} (y (t) ,t)dG^{i}(t)\geq \int U^{i}(x(t),t)dG^{i}(t)}$

dla wszystkich $}$ ze ścisłą nierównością dla niektórych ${\ displaystyle i$ .

Wydajność tymczasowa jest zgodna z zachętą i nie istnieje żadna reguła alokacji zgodna z zachętą $,$$\ Displaystyle y: T \ do A}$ która

${\ Displaystyle \$

ja ${\ displaystyle i}$ i ${\ displaystyle t_ {i}}$ , ze ścisłą nierównością dla niektórych $\ displaystyle i}$ ja ${\ displaystyle t_ {i}}$ .

Efektywność ex post $zachętą$ i nie istnieje żadna reguła alokacji zgodna z zachętą ${\ Displaystyle y: T \ do A}$ T która

${\ Displaystyle U ^ {i} (y (t), t) \ geq U ^ {i} (x (t), T)}$

dla wszystkich $}$ ze ścisłą nierównością dla niektórych ${\ displaystyle i$ .

Tutaj $są$ przekonania $_$$agentami$ użytkowe i Efektywna alokacja ex ante jest zawsze efektywna tymczasowo i ex post, a efektywna alokacja przejściowa jest zawsze efektywna ex post.