Virtual Bayesian Implementation
虚拟贝叶斯实施AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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虚拟贝叶斯实施
- 研究问题
- 在不完全信息下，哪些社会选择函数能够由机制的均衡结果任意逼近，激励相容与其他条件在其中起什么作用？
- 方法与思路
- 作者允许任意可测类型空间，刻画虚拟贝叶斯可实施性，并引入贝叶斯激励一致性条件及一个比较实施概念的例子。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，激励相容是必要且几乎充分的条件，与贝叶斯激励一致性结合则充分；还展示了不同实施概念之间的差别。
- 阅读关注点
- 应核对逼近与均衡的定义、“几乎充分”的准确边界、第二条件的含义，以及使其自动满足的拓扑和信息假设。
- 阅读边界
- 依据所给 RePEc 出版社摘要；具体定理条件与例子未展开，不能将“几乎充分”改写为无条件充分，也不能推断计量识别结果。
原文摘要
Allowing for incomplete information, this paper characterizes the social choice functions that can be approximated by the equilibrium outcomes of a mechanism: incentive compatibility is necessary and almost sufficient for virtual Bayesian implementability. In conjunction with a second condition, Bayesian incentive consistency, incentive compatibility is also sufficient. This new condition is weak--under standard topological and informational assumptions it is satisfied by every social choice function. The type sets of the agents are taken to be arbitrary (possibly infinite) measurable spaces. An example shows that there are virtually (in fact, exactly) Bayesian implementable social choice functions that are not virtually implementable in iteratively undominated strategies.