論文の概要: Fair Online Bilateral Trade

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13919v1
• Date: Wed, 22 May 2024 18:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 20:33:38.414478
• Title: Fair Online Bilateral Trade
• Title（参考訳）: 公正オンラインバイラテラル取引
• Authors: François Bachoc, Nicolò Cesa-Bianchi, Tommaso Cesari, Roberto Colomboni,
• Abstract要約: 各取引が終わった後、プラットフォームは各トレーダーが現在の価格を受け入れたかどうかのみを学習するときに、取引から公平に利益を得るための後悔の完全な特徴を提示する。 それぞれのインタラクションの後に、プラットフォームが真のトレーダーのバリュエーションを観察できることを許す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.243000364933472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In online bilateral trade, a platform posts prices to incoming pairs of buyers and sellers that have private valuations for a certain good. If the price is lower than the buyers' valuation and higher than the sellers' valuation, then a trade takes place. Previous work focused on the platform perspective, with the goal of setting prices maximizing the gain from trade (the sum of sellers' and buyers' utilities). Gain from trade is, however, potentially unfair to traders, as they may receive highly uneven shares of the total utility. In this work we enforce fairness by rewarding the platform with the fair gain from trade, defined as the minimum between sellers' and buyers' utilities. After showing that any no-regret learning algorithm designed to maximize the sum of the utilities may fail badly with fair gain from trade, we present our main contribution: a complete characterization of the regret regimes for fair gain from trade when, after each interaction, the platform only learns whether each trader accepted the current price. Specifically, we prove the following regret bounds: $\Theta(\ln T)$ in the deterministic setting, $\Omega(T)$ in the stochastic setting, and $\tilde{\Theta}(T^{2/3})$ in the stochastic setting when sellers' and buyers' valuations are independent of each other. We conclude by providing tight regret bounds when, after each interaction, the platform is allowed to observe the true traders' valuations.
• Abstract（参考訳）: オンライン二国間取引では、プラットフォームは、特定の利益のためにプライベートなバリュエーションを持つ、入ってくる買い手と売り手のペアに価格を投稿する。 価格が買い手のバリュエーションより低く、売り手のバリュエーションより高い場合、取引が行われる。 それまでの作業は、取引の利益(売り手と買い手のユーティリティの合計)を最大化する価格設定を目標として、プラットフォームの観点から集中していた。 しかし、貿易からの利得はトレーダーにとって不公平な可能性がある。 この作業では、売り手と買い手のユーティリティーの最小限として定義された、取引による公正な利益でプラットフォームに報酬を与えることで公正性を強制する。 それぞれの取引が終わった後、プラットフォームは、各トレーダーが現在の価格を受け入れたかどうかのみを学習した場合に、貿易から公正に利益を得るための後悔の体制の完全な評価を行う。 具体的には、決定論的条件で$\Theta(\ln T)$、確率的条件で$\Omega(T)$、確率的条件で$\tilde{\Theta}(T^{2/3})$。 それぞれのインタラクションの後に、プラットフォームが真のトレーダーのバリュエーションを観察できることを許す。

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