Войти
| Х. Пейтон Янг | |
|---|---|
| Родился | (1945-03-09) 9 марта 1945 (возраст 75) |
| Национальность | Американец |
| Alma mater | День страны на северном берегу Школа. Гарвардский университет. Мичиганский университет |
| Известный | эволюционной теорией игр. Социальная динамика. Обучение в играх. Социальные нормы. Распределительная справедливость. Применение теории игр в финансах |
| Награды | . Премия Джорджа Халлетта Американская ассоциация политических наук. Премия Лестера Р. Форда Американская математическая ассоциация |
| Научная карьера | |
| Филдс | Экономика, Теория игр, Финансы |
| Учреждения | Лондонская школа экономики. Оксфордский университет. Наффилд Колледж, Оксфорд. США Министерство финансов |
| Докторант | . Джек Эдмондс |
Хобарт Пейтон Янг (родился 9 марта 1945 г.) - американский теоретик игр и экономист, известный своим вкладом в эволюционную теорию игр и его применение к изучению институциональных и технологических изменений, а также теории обучения в играх. В настоящее время он столетний профессор Лондонской школы экономики, почетный профессор экономики Оксфордского университета Джеймс Мид, профессор Наффилд-колледж Оксфорд, и главный исследователь в Управлении финансовых исследований США Министерство финансов.
Пейтон Янг был назван членом Эконометрического общества в 1995 году, членом Британской академии в 2007 году и членом американской Академия искусств и наук в 2018 г. Он был президентом Общества теории игр с 2006 по 2008 гг. [1] Он опубликовал множество публикаций об обучении в играх, эволюции социальных норм и институтов., теория кооперативных игр, торг и переговоры, налогообложение и распределение затрат, политическое представительство, процедуры голосования и справедливое распределение.
В 1966 году он окончил университет с отличием по общим исследованиям от Гарвардского университета. Он получил докторскую степень по математике в Мичиганском университете в 1970 году, где он получил диплом Самнера Б. Майерса за его работу в комбинаторной математике.
Его первая академическая должность была в аспирантура Городского университета Нью-Йорка в качестве доцента, а затем адъюнкт-профессора, с 1971 по 1976 год. С 1976 по 1982 год Янг был научным сотрудником и заместителем председателя отдела наук о системах и принятии решений в Институте. по прикладному системному анализу, Австрия. Затем он был назначен профессором экономики и государственной политики в Школе по связям с общественностью Университета Мэриленда, Колледж-Парк с 1992 по 1994 год. Янг был профессором экономики Scott Barbara Black в Johns. Университет Хопкинса с 1994 года до переезда в Оксфорд в качестве профессора экономики Джеймса Мида в 2007 году. С 2015 года он был столетним профессором Лондонской школы экономики и до сих пор остается профессором колледжа Наффилд в Оксфорде.
Традиционные концепции динамической устойчивости, включая концепцию эволюционно устойчивой стратегии, определяют состояния, от которых происходят небольшие разовые отклонения самокорректирующиеся. Эти концепции стабильности не подходят для анализа социальных и экономических систем, которые постоянно нарушаются идиосинкразическим поведением и ошибками, а также индивидуальными и совокупными потрясениями, ведущими к выплатам. Основываясь на теории больших отклонений для процессов с непрерывным временем Фрейдлина и Венцелля (1984), Дин Фостер и Пейтон Янг (1990) разработали более мощную концепцию стохастической устойчивости: «Стохастически устойчивое множество [SSS] есть набор состояний такой, что в конечном итоге почти наверняка, что система находится внутри каждого открытого набора, содержащего S, поскольку шум медленно стремится к нулю »[стр. 221]. Эта концепция решения оказала большое влияние на экономику и теорию игр после того, как Янг (1993) разработал более удобную версию теории для общих цепей Маркова с конечным числом состояний. Состояние является стохастически устойчивым, если оно имеет положительный вес в стационарном распределении цепи Маркова. Янг разрабатывает мощные теоретико-графические инструменты для определения стохастически устойчивых состояний.
В влиятельной книге «Индивидуальная стратегия и социальная структура» Янг дает ясное и компактное изложение основных результатов в области стохастической эволюционной теории игр, которую он первым начал. Он представляет свою модель социальных взаимодействий под названием «адаптивная игра». Агенты выбираются случайным образом из большого количества участников для фиксированной игры. Они выбирают наиболее близорукий ответ на основе случайной выборки прошлых партий игры. Развитие (ограниченной) истории игры описывается конечной цепью Маркова. Идиосинкразическое поведение или ошибки постоянно нарушают процесс, так что каждое состояние доступно для каждого другого. Это означает, что цепь Маркова эргодична, поэтому существует уникальное стационарное распределение, которое характеризует долгосрочное поведение процесса. Недавняя работа Янга с соавторами обнаружила, что эволюционная динамика этого и других видов может быстро перейти к схоластически устойчивому равновесию от локально устойчивого, когда возмущения небольшие, но не исчезают (Arieli and Young 2016, Kreindler and Young 2013, Kreindler and Young 2014).
Эта теория используется, чтобы показать, что в координационных играх 2x2 равновесие с преобладанием риска будет соблюдаться практически все время, поскольку время идет к бесконечности. Это также дает формальное доказательство результата Томаса Шеллинга (1971) о том, что сегрегация по месту жительства возникает на социальном уровне, даже если ни один человек не предпочитает сегрегацию. Кроме того, теория «демонстрирует, как концепции решений с высокой рациональностью в теории игр могут возникнуть в мире, населенном агентами с низкой рациональностью» [стр. 144]. В играх на торги Янг демонстрирует, что переговорные решения в духе Нэша (1950) и Калаи-Смородинского (1975) возникают из децентрализованных действий ограниченно рациональных агентов, о которых никто не знает.
В то время как эволюционная теория игр изучает поведение больших популяций агентов, теория обучения в играх фокусируется на том, соответствуют ли действия небольшой группы игроков некоторым понятие равновесия. Это сложная проблема, потому что социальные системы самореферентны : процесс обучения изменяет то, что нужно изучить. Существует сложная обратная связь между убеждениями игроков, их действиями и действиями других, что делает процесс генерации данных чрезвычайно нестационарным. Янг внес большой вклад в эту литературу. Фостер и Янг (2001) демонстрируют неспособность байесовских правил обучения изучать смешанные равновесия в играх с неопределенной информацией. Фостер и Янг (2003) вводят процедуру обучения, в которой игроки формулируют гипотезы о стратегиях своих оппонентов, которые они иногда проверяют, сравнивая с прошлой игрой оппонентов. Отступая таким образом от рациональности, Фостер и Янг показывают, что существуют естественные и надежные процедуры обучения, которые приводят к равновесию по Нэшу в обычных играх с нормальной формой.
Недавняя литература по обучению в играх элегантно рассмотрена в книге Янга 2004 г. «Стратегическое обучение и его пределы».
В серии статей Янг применил методы стохастической эволюционной теории игр к изучению социальных норм (см. Обзор в Young 2015). Теория выделяет четыре ключевых особенности динамики нормы.
(1) Стойкость: когда нормы установлены, они сохраняются в течение длительного периода времени, несмотря на изменение внешних условий.
(2) Чаевые: когда нормы меняются, это происходит внезапно. Отклонения от установленной нормы вначале могут происходить постепенно. Однако, как только образуется критическая масса отклоняющихся от нормы, процесс подсказывает, и новая норма быстро распространяется среди населения.
(3) Сжатие: нормы подразумевают, что поведение (например, пенсионный возраст, контракты на совместное использование сельскохозяйственных культур) демонстрирует более высокую степень соответствия и меньшую чувствительность к экономическим условиям, чем это предсказывается стандартными экономическими моделями.
(4) Локальное соответствие / глобальное разнообразие: Норма - это одно из многих возможных равновесий. Компрессия подразумевает, что люди, которые тесно связаны, довольно точно соответствуют определенной норме. В то же время наличие множественных равновесий означает, что менее тесно связанные люди в популяции могут прийти к совершенно иной норме.
Эти прогнозы подтверждаются эмпирическими исследованиями. Некоторые закономерности были обнаружены в исследовании Янга и Берка (2001) контрактов о совместном использовании урожая в Иллинойсе, в котором использовалась подробная информация об условиях контрактов на нескольких тысячах ферм из разных частей штата. Во-первых, произошло значительное сжатие условий контрактов: 98% всех контрактов включали разделение на 1 / 2-1 / 2, 2 / 5-3 / 5 или 1 / 3-2 / 3. Во-вторых, при разделении выборки на фермы из Северного и Южного Иллинойса Янг и Берк обнаружили высокую степень единообразия в контрактах в каждом регионе, но значительные расхождения между регионами - свидетельство эффекта местного соответствия / глобального разнообразия. В Северном Иллинойсе обычная доля составляла 1 / 2–1 / 2. В Южном Иллинойсе это было 1 / 3-2 / 3 или 2 / 5-3 / 5.
Янг также внес значительный прикладной вклад в понимание распространения новых идей, технологий и практик среди населения. В тех же рамках можно проанализировать распространение определенных социальных норм. В ходе нескольких работ (Young 2003, Young 2011, Kreindler and Young 2014) Янг показал, как топология социальной сети влияет на скорость и характер распространения при определенных правилах принятия на индивидуальном уровне.
В влиятельной статье 2009 года Янг обратил внимание на динамику распространения, которая может возникнуть в результате применения различных правил усыновления в хорошо смешанной популяции. В частности, он выделил три разных класса моделей распространения:
(1) Заражение: люди принимают нововведение (новую идею, продукт или практику) после контакта с существующими последователями.
(2) Социальное влияние: люди могут принять новшество, когда критическая масса людей в их группе приняла это.
(3) Социальная опора: люди наблюдают за вознаграждением последователей и принимают нововведение, когда эти вознаграждения достаточно высоки.
Третий процесс принятия наиболее тесно связан с оптимизацией поведения и, следовательно, стандартными подходами в экономике. Однако первые два процесса сосредоточены в обширной социологической и маркетинговой литературе по этой теме.
Янг охарактеризовал среднюю динамику каждого из этих процессов при общих формах неоднородности индивидуальных убеждений и предпочтений. В то время как каждая динамика дает знакомую S-образную кривую принятия, Янг показал, как основной процесс принятия может быть выведен из совокупной кривой принятия. Оказывается, каждый процесс оставляет свой след. Обращаясь к данным по внедрению гибридной кукурузы в США, Янг представил доказательства сверхэкспоненциального ускорения на ранних стадиях внедрения, что является признаком социального обучения.
Янг (1985) внес аксиоматизацию значения Шепли. Он считается ключевым элементом для понимания взаимосвязи между принципом маргинальности и ценностью Шепли. Янг показывает, что значение Шепли - единственная симметричная и эффективная концепция решения, которая рассчитывается исключительно из предельных вкладов игрока в кооперативной игре. Следовательно, значение Шепли - единственное эффективное и симметричное решение, которое удовлетворяет монотонности, которая требует, чтобы всякий раз, когда вклад игрока во все коалиции слабо увеличивается, тогда распределение этого игрока также должно слабо увеличиваться. Это оправдывает ценность Шепли как меры производительности игрока в кооперативной игре и делает ее особенно привлекательной для моделей распределения затрат.
Метод Кемени – Янга - это система голосования, в которой используются избирательные бюллетени и попарное сравнение подсчетов для определения наиболее популярных вариантов выбора на выборах. Это метод Кондорсе, потому что, если есть победитель Кондорсе, он всегда будет оцениваться как самый популярный выбор.
Метод Кемени – Янга был разработан Джоном Кемени в 1959 году. Янг и Левенглик (1978) показали, что этот метод является единственным нейтральным методом, удовлетворяющим подкрепление и критерий Кондорсе. В других статьях (Young 1986, 1988, 1995, 1997) Янг использовал эпистемический подход к агрегации предпочтений: он предположил, что существует объективно «правильный», но неизвестный порядок предпочтений по сравнению с альтернативами, и избиратели получают шумные сигналы об этом истинном порядке предпочтений (см. теорему присяжных Кондорсе ). Используя простую вероятностную модель для этих зашумленных сигналов, Янг показал, что метод Кемени – Янга был оценкой максимального правдоподобия истинного порядка предпочтения. Янг далее утверждает, что Кондорсе сам знал о правиле Кемени-Янга и его интерпретации максимального правдоподобия, но не мог ясно выразить свои идеи.
.
