Пейтон Янг

Хобарт Пейтон Янг (родился 9 марта 1945 г.) - американский теоретик игр и экономист, известный своим вкладом в эволюционную теорию игр и ее применение в изучении институциональных и технологических изменений, а также в теории обучения в играх. В настоящее время он является столетним профессором Лондонской школы экономики , почетным профессором экономики Оксфордского университета Джеймсом Мидом , научным сотрудником Оксфордского колледжа Наффилд и руководителем научных исследований в Управлении финансовых исследований Министерства финансов США .

Пейтон Янг был назначен членом Эконометрического общества в 1995 году, членом Британской академии в 2007 году и членом Американской академии искусств и наук в 2018 году. Он был президентом Общества теории игр с 2006 по 2008 год. [1] Он опубликовал множество публикаций об обучении в играх, эволюции социальных норм и институтов, теории кооперативных игр, торгах и переговорах, налогообложении и распределении затрат, политическом представительстве, процедурах голосования и справедливости распределения.

Образование и карьера [ править ]

В 1966 году он с отличием окончил Гарвардский университет по общим специальностям . Он защитил докторскую диссертацию по математике в Мичиганском университете в 1970 году, получив диплом Самнера Б. Майерса за свою работу в области комбинаторной математики .

Его первая академическая должность была в аспирантуре 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 Институт прикладного системного анализа, Австрия. Затем он был назначен профессором экономики и государственной политики в Школе по связям с общественностью Мэрилендского университета в Колледж-Парке с 1992 по 1994 год. Янг был профессором экономики в Университете Джонса Хопкинса, профессором Скотта и Барбары Блэк. с 1994 г. до переезда в Оксфорд в качестве профессора экономики Джеймса Мида в 2007 г. Он был столетним профессором Лондонской школы экономики с 2015 г. и до сих пор остается профессором колледжа Наффилд в Оксфорде.

Вклады [ править ]

Эволюционная теория игр [ править ]

Традиционные концепции динамической устойчивости, включая концепцию эволюционно устойчивой стратегии , определяют состояния, от которых небольшие однократные отклонения самокорректируются. 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 Фрейдлина и Венцелля (1984) для непрерывных процессов времени, Дин Фостер и Пейтон Янг (1990) разработали более мощную концепцию стохастической устойчивости.: «Стохастически устойчивое множество [SSS] - это 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 числа игроков 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).

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.

Обучение в играх [ править ]

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 некоторому понятию равновесия. Это сложная проблема, потому что социальные системы самореферентны : процесс обучения изменяет то, что нужно изучить. Существует сложная обратная связь между убеждениями игрока, его 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 формируют гипотезы о стратегиях своих оппонентов, которые они иногда проверяют, сравнивая с прошлой игрой своих 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» .

Социальные нормы [ править ]

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 о совместном использовании 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 значительную разницу 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.

Распространение инноваций [ править ]

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 нескольких статьях (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.

Во влиятельной статье 2009 года Янг обратил внимание на динамику распространения, которая может быть результатом различных правил усыновления в хорошо смешанной популяции. В частности, он различал три различных класса диффузионных моделей:

(1) Заражение : люди принимают нововведение (новую идею, продукт или практику) после контакта с существующими адептами.

(2) Социальное влияние : люди могут принять нововведение, когда критическая масса людей в их группе приняла его.

(3) Социальная опора : люди наблюдают за вознаграждением последователей и принимают новшество, когда эти вознаграждения достаточно высоки.

Третий процесс принятия наиболее тесно связан с оптимизацией поведения и, следовательно, со 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 о внедрении гибридной кукурузы в США, Янг представил доказательства сверхэкспоненциального ускорения на ранних стадиях внедрения, что является признаком социального обучения.

Величина Шепли [ править ]

Янг (1985) внес аксиоматизацию ценности Шепли . Он считается ключевым элементом ^[1] для понимания взаимосвязи между принципом маргинальности и ценностью Шепли. Янг показывает, что значение Шепли - единственная симметричная и эффективная концепция решения, которая рассчитывается исключительно на основе предельных вкладов игрока в кооперативную игру . 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 значение Шепли какмера производительности игрока в кооперативной игре и делает ее особенно привлекательной для моделей распределения затрат. ^{[2] [3]}

Метод Кемени-Янга [ править ]

Метод Кемени – Янга - это система голосования, в которой используются преференциальные бюллетени и подсчет парных сравнений для определения наиболее популярных вариантов выбора на выборах. Это метод Кондорсе, потому что, если есть победитель Кондорсе, он всегда будет считаться самым популярным выбором.

Метод Кемени – Янга был разработан Джоном Кемени в 1959 году. Янг и Левенглик (1978) показали, что этот метод является уникальным нейтральным методом, удовлетворяющим подкреплению и критерию Кондорсе. В других работах (Young 1986, 1988, 1995, 1997) Янг использовал эпистемический подход к агрегированию предпочтений: он предположил, что существует объективно «правильный», но неизвестный порядок предпочтений по сравнению с альтернативами, и избиратели получают шумные сигналы об этом. истинный порядок предпочтений (см . теорему жюри Кондорсе ). Используя простую вероятностную модель для этих зашумленных сигналов, Янг показал, что метод Кемени – Янга является оценкой максимального правдоподобия истинного порядка предпочтения. Янг далее утверждает, что Кондорсе Сам был осведомлен о правиле Кемени-Янга и его максимально правдоподобной интерпретации, но не мог четко выразить свои идеи.

Список литературы и избранные статьи [ править ]

• Дж. Кемени, «Математика без чисел», Дедал , 88 (1959), 577–591.
• Янг и А. Левенглик, « Последовательное расширение принципа выборов Кондорсе », SIAM Journal on Applied Mathematics 35 , no. 2 (1978), 285–300.
• HP Young, « Оптимальное ранжирование и выбор из парных сравнений », в Сборнике информации и принятии групповых решений под редакцией Б. Грофмана и Г. Оуэна (1986), JAI Press, 113–122.
• Х. П. Янг, " Монотонные решения кооперативных игр ", Международный журнал теории игр , 14 , № 2 (1985), 65–72.
• HP Янг, " Теория голосования Кондорсе ", Американский обзор политической науки 82 , вып. 2 (1988), 1231–1244.
• Д. Фостер и Х. П. Янг, " Стохастическая эволюционная динамика игры ", Теоретическая популяционная биология , 38 (1990), 219–232.
• Х. П. Янг, « Эволюция условностей », Econometrica , 61 (1993), 57–84.
• Х. П. Янг, « Эволюционная модель переговоров », Журнал экономической теории , 59 (1993), 145–168.
• HP Young, « Оптимальные правила голосования », Journal of Economic Perspectives 9 , № 1 (1995), 51–64.
• HP Young, «Групповой выбор и индивидуальные суждения», глава 9 « Перспективы общественного выбора»: справочник , отредактированный Деннисом Мюллером (1997) Cambridge UP., Стр. 181–200.
• Д. Фостер и Х. П. Янг, « О невозможности прогнозирования поведения рациональных агентов », Труды Национальной академии наук США , 98 , вып. 22 (2001), 12848–12853.
• Х.П. Янг и М.А. Берк, « Конкуренция и обычаи в экономических контрактах: пример сельского хозяйства Иллинойса », American Economic Review , 91 (2001), 559–573.
• Д. Фостер и Х. П. Янг, « Обучение, проверка гипотез и равновесие по Нэшу », Games and Economic Behavior , 45 (2003), 73–96.
• Х. П. Янг, « Распространение инноваций в социальных сетях » в книге « Экономика как сложная развивающаяся система» , том III, Лоуренс Э. Блюм и Стивен Н. Дурлауф, редакторы Oxford University Press, (2003).
• Х.П. Янг, « Распространение инноваций в гетерогенных группах населения: распространение, социальное влияние и социальное обучение », American Economic Review , 99 (2009), 1899–1924.
• HP Young, « Обучение методом проб и ошибок », Игры и экономическое поведение , 65 (2009), 626–643.
• Д. Фостер и HP Янг, « Гонорары управляющих портфелем в играх », Quarterly Journal of Economics , 125 (2010), 1435–1458.
• Х. П. Янг, « Динамика социальных инноваций », Труды Национальной академии наук , 108 , № 4 (2011), 21285–21291.
• Б.С.Р. Прадельски и Х.П. Янг, « Изучение эффективных равновесий по Нэшу в распределенных системах », Игры и экономическое поведение , 75 (2012), 882–897.
• Г. Крейндлер и Х. П. Янг, « Быстрая сходимость в выборе эволюционного равновесия », Игры и экономическое поведение , 80 (2013), 39–67.
• Г. Крейндлер и Х. П. Янг, « Быстрое распространение инноваций в социальных сетях », Труды Национальной академии наук , 111 Приложение 3 (2014), 10881–10888.
• Х. П. Янг, « Эволюция социальных норм », Annual Review of Economics , 7 (2015), 359–87.
• И. Ариэли и Х. П. Янг, « Стохастическая динамика обучения и скорость конвергенции в популяционных играх », Econometrica , 84 (2016), 627–676.

Книги [ править ]

• Х. Пейтон Янг (2004). Стратегическое обучение и его пределы . Оксфорд, Великобритания: Издательство Оксфордского университета. Содержание и введение.
• _____ (2001). Ярмарка , 2-е издание (совместно с М.Л. Балински ). Вашингтон, округ Колумбия: Институт Брукингса. Содержание и введение. ^{[ постоянная мертвая ссылка ]}
• _____ (1998). Индивидуальная стратегия и социальная структура: эволюционная теория институтов . Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета. Содержание и введение. ^{[ постоянная мертвая ссылка ]}
• _____ (1994). Справедливость: в теории и на практике . Принстон, штат Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета. Содержание и введение. ^{[ постоянная мертвая ссылка ]}

Ссылки [ править ]

Внешние ссылки [ править ]

• Страница Янга в Оксфордском университете с его резюме и полным списком публикаций.
• Пейтон Янг в проекте « Математическая генеалогия»