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各位同学 大家好
欢迎来到网络、群体与市场
的在线课堂
我是这门课的主讲老师——石兵
来自武汉理工大学
首先我们会介绍市场与信息
在这一讲我们将介绍
制度中的一些计算
比如在市场机制下
或者在表决机制下
你该怎么来决定自己的策略呢
我们可以想一下
人们对一个事件发生做一个判断
然后做一些相应的行动
这样一个事件有这样两种
一种是外生事件
还有一种叫做内生事件
外生事件是指什么呢
这个事件如何发生
跟人们的行动情况没有关系
就是说不管你采取什么样的行动
这个事件该发生还是会发生
内生事件是指什么呢
这个事件如果发生
直接取决于人们的行动情况
在本讲
我们重点关注外生事件的情况
在下一讲我们会考虑内生事件
外生事件一个典型的例子
就是赛马问题
我们假设有两匹马A和B
他们即将去比赛
这时候你去赌马
你有这样一个钱 钱数是w
你要来下注
你这时候要考虑什么呢
我分别在A马和B马上投多少
比较合适 也就是说
我们要求这样一个r
r在0和1之间
用rw这么多钱来赌A
(1-r)w这么多钱来赌B
我们的目的是为了什么呢
回报最大
那这个回报是什么呢
其实简单地说回报就是
你得到的钱的数目
在这种情况下我们进一步假设
A马取胜的概率是a
B马取胜的概率是什么呢
b=1-a
另外还有一个概念叫做
赔付率O_A、O_B
O_A是指A马取胜后
赌马场赔付率
O_B是指B马取胜后
赌马场赔付率
这时候你的期望收益是多少呢
我们可以通过这个公式来计算
也就是说A马取胜的概率a
乘以什么呢
rw是用于投到这个A马上的钱
乘以赔付率
也就是说当A马获胜的时候
你可以得到这么多的期望收益
后面这个是相对应的
B马给你的期望收益
最后会得到这样一个公式
我们可以看到
当a*O_A>b*O_B的时候
r应该等于1 否则r等于0
这个表达意思什么呢
意思是如果A马获胜的概率
乘以A马的赔付率
超过了B马获胜的概率
乘以它的赔付率
那么我们就要把所有的钱
都投到A马上
也就是说使r等于1
否则我们应该把所有的钱
都投给B马
这显然符合一种直觉
比如说我们可以看
假设这个A马和B马
他们获胜的概率分别是1/2
A马的赔付率是2
B马的赔付率是1
这时候我们有
a乘以O_A
大于(1-a)
乘以O_B
显然这时候你应该把
所有的钱都压在A上
假设说你有100块钱
你很可能就这么做了
因为如果你真的赢了
那你会得到100*2=200块
那么A输了呢 你也无所谓
因为也就损失100块
但这时候如果你的w=100万
你该怎么办呢
你会直接按照这种方式来投注吗
实际上我们可以发现在这种情况下
有这样一个风险意识在
里面出现作用
这个风险意识是什么呢
担心这个坏事的出现带来的损失
因此我们宁可放弃一些
好事出现带来的利益
也就是说什么呢
如果你有100万
你用这100万去赚了100块钱
这个给你带来的好的感受
跟你用100块去赚100块
带来好的感受是完全不一样的
也就是其实这个财富的增长
带来的好的感受是随着财富量
的增加而减少的
基于这个考虑
我们要采用不同于之前的
这样一个金钱的回报来建模
我们要考虑什么呢
我们要考虑这样一个好的感受
它的增长随着财富量的增加是在
减少的这时候我们考虑什么呢
考虑这样一个斜率小于1的函数
比如说w的1/2次方
或者是w的对数
也就是说我们可能用这样一个
斜率小于1的函数作为
财富效用函数
让他作为这样一个评价投注策略
的回报的指标来反映什么呢
反映人们感受财富或者投注风险
的这样一个心理
比如说我们可以看这样一个例子
我们假设你的效用函数是什么呢
是你获得钱的对数
在这种情况下
我们可以发现什么呢
财富倍增带来的感觉是一样的
而与最初的多少是没有关系的
也就是说
你用100块赚了100块
跟你用100万赚了100万这个
给你带来的愉悦程度是一样的
在这种情况下
在这种情况下我们的期望效用
要重新计算一下
得到这个式子
我们要求这个期望收益的最大值
我们就可以用求导的方法来求解
它的导数等于什么呢
a/r-(1-a)/(1-r)
我们使得这个导数等于0
发现什么呢 r=a
这也就说明什么呢
投在A上的财富占比应该就等于
A取胜的概率
也就是说其实你的投注策略应该
跟赌马场的赔付率没有关系的
你觉得这个马它获胜的概率是多少
那你就应该在这个马上面
多少比例的钱
而不需要考虑这个赔付率
我们刚才已经考虑了这样一个
赌马人应该采取什么样的
一个策略来投注
我们现在来考虑作为赛马场
他的赔付率该怎么来计算呢
我们假设这个赛马场
它是一个公益机构运行的
所以它就考虑没有赔也没有赚
的这种运行
所以我们可以假设什么呢
是采用的对数效用函数作为
赌客的期望效用的函数
我们有如下的这样一个财富w_n
表示第n个赌客的钱
总的钱是
w=w_1+w_2+…+w_N
表示有这么多人
他的总的钱数是多少
另外我们用a_n表示什么呢
表示第n个人他认为A马
能获胜的概率是这么多
则第n个人认为B马获胜的
概率就是1-a_n
我们现在假设这个赛马场是按照
没有赔赚来运行的 也就是说
无论那匹马取胜他都会把
收到的所有赌注都给出去
在这种情况下
我们怎么样来确定这样一个
赔付率呢
也就是说我们怎么来
确定O_A和O_B
我们可以看一下
赛马场总共受到的钱数是多少
是w
也就是说是所有这样
一个n个赌客的钱数之和
而其中在A和B上投注量
分别是多少呢
我们刚才说的
这个赌客应该按照他的信念来投注
也就是说他觉得
A马获胜的概率是a_n
则他在A马上投的钱就是
a_n乘以w_n
总的在A马的投注就是这么多
同样地我们可以得到
他在B马上的投注
我们可以看到如果A马取胜的话
马场要把他所有收到的钱
w按照一定的赔付率O_A
给出去 也就是说这种情况
这个是他的赔付率
而w是他收到的钱
这个是在A马上总共投注的钱
这两个应该是相等的
同样地我们也可以得到
这样一个B马的投注率乘以
在B马上投的总的钱数
应该等于所有的马场收到的钱
按照这两个等式
我们就可以计算出O_A和O_B
我们看赔付率O_A应该等于这个
O_B等于它
其实我们可以把这样一个式子
做一个稍微的变形
怎么变形呢 我们取O_A的倒数
当取O_A的倒数的时候
我们就可以得到它
大家可以看一下这个就是它的倒数
它等于什么呢
等于a_n乘以w_n/w
的所有的这样的和
我们可以看到赔付率
其实相当于表达什么呢
表达了赌场为赌客下注的一块钱
要支付的钱数
也就是说如果这个赌客赌注下对了
这个赌场就要为他支付一定的钱
而且我们可以看到这样一个
赔付率的倒数相当于什么呢
相当于一个单位价格
这个单位价格表达这个赌客
为了得到这一块钱
他需要下注的钱数
我们可以进一步地来看这样一个
单位价格或者说赔付率的倒数
我们用ρ_A来表示这个
赔付率的倒数
也就是说这样一个单位价格
其实我们可以看一下
ρ_A等于什么
它等于这个第n个人认为
A马获胜的概率乘以他的钱
在所有人中钱的比例
最后得到他们一个加权的和
也就是说这个体现了什么呢
它体现了这样一个群体对
一个选项的信念的聚合
也就是说对每一个人的信念a
我觉得A马会获胜
这就是我们的信念a
这样一个加权平均
这个权是什么呢
这个权是一个人的财富在
总财富量中的比例
我们发现什么呢
这样一个比例越大
则这个信念对状态价格的的影响
就越大
我们刚才已经介绍了这个赌马场
怎么来计算自己的赔付率
那我们现在来看一下
有没有这样一个不亏本的
下注策略呢
就是赌客能不能找到一个
不亏本的下注策略
我们现在假设大家都按照信念下注
就是说你觉得A马获胜的概率是a
那你就以a比例的钱投到A马上
而且我们还假设赌场是按照
上述的赔付率来进行付钱的
我们可以发现在你决定
在A上投w_nρ_A
在B上投w_nρ_B的时候
也就是说这时候A如果赢的话
你将得到的w_n钱
在这种情况下 你肯定会不亏本
其实这时候就体现了什么呢
我们注意一下ρ_A、ρ_B
回忆一下上一页的PPT
ρ_A、ρ_B其实反映了整个群体
对A和B获胜的信念聚合
所以你在投注的时候你应该
按照群体的这样一个信念来
进行投这样一个钱
也就是说明我们要相信这样一个
群众的智慧
以上就是这一讲的内容 谢谢!
-第1讲:社会网络的结构与关系强度
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--三元闭包
-第2讲:同质性
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--同质性
-第3讲:社会网络中的正负关系及平衡
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-第4讲:博弈论简介(1):占优策略
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--严格占优策略
-第5讲:博弈论简介(2):纳什均衡
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--纳什均衡
-第6讲:博弈论简介(3):混合策略纳什策略
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-第7讲:进化博弈论(1):进化稳定策略
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-第8讲:进化博弈论(2):进化稳定策略与纳什均衡的关系
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-第9讲:博弈论应用:交通网络流分析
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-第10讲:博弈论应用:拍卖分析
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-第二部分 博弈论--习题
-第11讲:匹配市场
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--二部图匹配
-第12讲:中间商市场
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-第13讲:社交关系价值的均衡
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-第15讲:网络信息的链接分析
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-第16讲:搜索引擎中的广告市场:匹配市场机制
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-第17讲:搜索引擎中的广告市场:GSP和VCG机制
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-第四部分 信息网络与万维网--习题
-第18讲:信息级联
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--信息级联
-第19讲:网络效应
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-第20讲:网络中的级联行为
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--网络级联
-第21讲:小世界现象
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--网络效应
-第六部分 网络动力学:结构模型--习题
-第22讲:市场与信息(1):外生事件
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-第23讲:市场与信息(2):内生事件
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--市场与信息
-第24讲:表决
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--表决
-第七部分 机构及其聚合行为--习题







