論文の概要: Linear Contracts in Multitasking: Robustness, Uniformity, and Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20642v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 04:55:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:43.666242
• Title: Linear Contracts in Multitasking: Robustness, Uniformity, and Learning
• Title（参考訳）: マルチタスクにおける線形契約:ロバスト性、一様性、学習
• Authors: Shiliang Zuo,
• Abstract要約: 線形契約の特殊クラスを, 堅牢性, 均一性, 学習の3つの視点から検討する。 オフライン環境で最適契約パラメータを推定したり、オンライン環境で最適契約を学習したりするためのインストゥルメンタル回帰手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.296475290901356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we study the multitasking principal-agent problem. The agent performs several task for the principal, and the principal posts a contract incentivizing the agent to exert effort. The principal can observe a signal for each task, and the contract is a mapping from the space of possible signals to a payment. We study the special class of linear contracts from three perspectives: robustness, uniformity, and learning. Firstly, we show a robustness result: in an ambiguous setting when only first moment information is known, there is a linear contract maximizing the principal's payoff in a worst-case scenario. Secondly, we show a uniformity result: when the agent's cost function is homogeneous to a certain degree and the the principal's utility takes a linear form across tasks, then the optimal contract depends on the agent's cost function only through its homogeneuity degree. Thirdly, we study the problem of learning an optimal linear contract through observational data. We identify this as an measurement error model, and propose instrumental regression methods to estimate the optimal contract parameters in an offline setting, or to learn the optimal contract in an online setting.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,マルチタスク・プリンシパル・エージェント問題について検討する。 エージェントは、プリンシパルのためにいくつかのタスクを実行し、プリンシパルは、エージェントに努力するインセンティブを与える契約をポストする。 プリンシパルは各タスクの信号を観察し、契約は可能な信号の空間から支払いへのマッピングである。 線形契約の特殊クラスを, 堅牢性, 均一性, 学習の3つの視点から検討する。 まず、まず第一モーメント情報のみを知っていれば、最悪のシナリオでプリンシパルの支払いを最大化する線形契約が存在するという曖昧な状況において、ロバスト性の結果を示す。 第二に、エージェントのコスト関数が一定程度均一であり、プリンシパルの効用がタスク間で線形形式を取るとき、最適契約はエージェントのコスト関数にのみ依存する。 第3に,観測データによる最適線形契約学習の問題について検討する。 我々はこれを測定誤差モデルとして識別し、オフライン環境で最適契約パラメータを推定したり、オンライン環境で最適契約を学習したりするためのインストゥルメンタル回帰手法を提案する。

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