論文の概要: Hedging and Approximate Truthfulness in Traditional Forecasting Competitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19477v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 16:56:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 22:57:44.740050
• Title: Hedging and Approximate Truthfulness in Traditional Forecasting Competitions
• Title（参考訳）: 伝統放送コンペティションにおけるヘッジと近似真理
• Authors: Mary Monroe, Anish Thilagar, Melody Hsu, Rafael Frongillo,
• Abstract要約: 予測競技において、従来のメカニズムは、各イベントの結果に対して、各競技者の予測をスコア付けする。 イベントの数が増えるにつれて、競技者が大まかに真実を語るのは民間伝承である。 本稿はそのような分析を初めて行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In forecasting competitions, the traditional mechanism scores the predictions of each contestant against the outcome of each event, and the contestant with the highest total score wins. While it is well-known that this traditional mechanism can suffer from incentive issues, it is folklore that contestants will still be roughly truthful as the number of events grows. Yet thus far the literature lacks a formal analysis of this traditional mechanism. This paper gives the first such analysis. We first demonstrate that the ''long-run truthfulness'' folklore is false: even for arbitrary numbers of events, the best forecaster can have an incentive to hedge, reporting more moderate beliefs to increase their win probability. On the positive side, however, we show that two contestants will be approximately truthful when they have sufficient uncertainty over the relative quality of their opponent and the outcomes of the events, a case which may arise in practice.
• Abstract（参考訳）: 予測競技において、従来のメカニズムは、各イベントの結果に対して各競技者の予測をスコアし、最高得点の競技者が勝利する。 この伝統メカニズムがインセンティブの問題に悩まされることはよく知られているが、イベントの数が増加するにつれて、競技者が大まかに真実であることは民間伝承である。 しかし、これまでのところこの文学は、この伝統的なメカニズムの形式的な分析を欠いている。 本稿はそのような分析を初めて行う。 任意の数のイベントであっても、最高の予測者はヘッジへのインセンティブを持ち、より穏健な信念を報告し、勝利確率を高めることができる。 しかし, 正の面から, 2人の競技者が, 相手の相対的品質と事象の結果に十分な不確実性がある場合には, ほぼ真相を呈することを示す。

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