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基于私有信息的动态非结构化谈判：理论、实验和机器学习的结果预测

作者

上市的：
  • 科林·卡莫尔

    （加利福尼亚州帕萨迪纳加利福尼亚理工学院人文社会科学与计算与神经系统，邮编：91125）

  • 吉迪恩中堂

    （宾夕法尼亚大学沃顿商学院市场部，宾夕法尼亚州费城19104）

  • 亚历克·史密斯

    （弗吉尼亚州布莱克斯堡弗吉尼亚理工大学经济系，邮编：24061）

摘要

我们研究了具有截止日期和关于可共享数量（“饼大小”）的单边私人信息的动态非结构化谈判。利用机制设计理论，我们表明，在给定参与者的激励条件下，谈判失败（“罢工”）的均衡发生率应随着饼的大小而增加，并且我们导出了罢工有效的条件。在我们的设置中，没有平衡能够同时满足所有饼图大小的平等性和效率。我们导出了两种均衡，通过支持平等或效率来解决平等与效率之间的权衡。使用一种新的实验范式，我们证实了罢工发生率在馅饼大小上正在下降。在小型饼图游戏中，受试者达到相等的分割（其中罢工是有效的），而当饼图较大时，大多数回报接近有效或相等的均衡预测。我们采用机器学习方法来证明，游戏早期记录的谈判过程特征可以改进对截止日期时分歧的样本外预测。流程特征预测与仅根据饼图大小进行的预测一样准确，将流程和饼图数据相加可以进一步改进预测。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:inm:ormnsc:v:65:年：2019年：i：4：p：1867-1890
    内政部：10.1287/mnsc.2017.2965
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    引文

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    大多数相关项目

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    3. repec:uea:wcbess:13-02未在IDEAS中列出
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