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双边拍卖,作为一种高效的市场机制,已经被各种市场广泛使用。在多双边拍卖中,多个市场会互相竞争来吸引交易者。随着全球经济和Internet的快速发展,交易者和市场越来越倾向于设计和使用软件Agent来制定交易策略和市场机制。市场定价策略是市场机制的重要组成部分,它决定交易价格并影响市场的性能,本文对多个双边拍卖市场在竞争环境下的定价策略进行研究。市场的定价策略和交易者的交易策略是相互影响的,因此论文用博弈论的方法对双边拍卖中市场的定价策略进行研究,分析纳什均衡定价策略。具体来说,本文主要做了如下研究工作:1)提出双边拍卖的博弈论模型并推导交易者和市场的期望效用函数。针对双边拍卖中的定价策略和交易策略提出博弈论模型,在此模型的基础上推导交易者在差异k定价市场和均衡k定价市场中的期望效用函数,并推导市场的期望效用函数。2)在双边拍卖博弈论模型的基础上,用Fictitious Play算法推导静态多双边拍卖的纳什均衡策略,研究静态环境下均衡定价策略和市场分配效率的关系,在此基础上分析均衡定价策略对均衡交易策略的影响,并研究静态环境下哪种定价策略在竞争中会获胜。分析均衡定价策略发现,当市场使用差异k定价时,定价参数k设为0.41或0.59时市场分配效率最大,当市场使用均衡k定价时,定价参数k设为0.5时市场分配效率最大,均衡k定价市场的分配效率普遍比差异k定价市场高。此外,进一步分析交易者的交易策略,发现在纳什均衡状态下交易者会隐藏自己的报价,差异k定价市场中的交易者隐藏报价的程度比均衡k定价市场中的更大,不同定价策略下的均衡交易策略存在较大差异。此外,当两个市场采用固定不变的定价策略并相互竞争时,定价参数k设为0.5的市场比设为其他值的市场更容易吸引交易者。3)通过静态双边拍卖的研究对定价策略作了上述分析后,进一步研究动态竞争环境下,定价策略和交易策略相互影响并动态变化时,双边拍卖市场在纳什均衡状态下如何设置定价策略来最大化利润。提出了一种基于Fictitious Play算法的联合学习方法来推导动态多双边拍卖的纳什均衡策略并对纳什均衡状态下的相关实验结果作进一步分析。分析均衡定价策略发现,为了最大化自身利润,市场在设置交易价格时会完全偏向于某一方的交易者(即设置定价参数k=0或k=1),在动态竞争中,使用差异k定价的市场更容易获胜,这一点与静态竞争不同。此外,交易者会根据市场在交易价格设置上的偏向性来选择对自己有利的市场。本文使用博弈论分析了怎样设置高效的定价策略,分析了静态环境下哪种定价策略在竞争中会获胜,动态竞争环境下市场如何设置定价策略来获得更多利润,此外还讨论了定价策略对交易策略的影响。这些发现对市场设计高效的竞争定价策略具有一定的参考作用。