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征集社会知识进行信用评估。 (英语) Zbl 07553937号

Feldman,Michal(编辑)等人,《网络和互联网经济学》。第17届国际会议,2021年12月14日至17日,德国波茨坦,WINE 2021。诉讼程序。查姆:斯普林格。莱克特。注释计算。科学。13112, 428-445 (2022).
摘要:获得资本是发展中国家经济增长的主要制约因素。然而,由于贷款人无法区分信誉良好的借款人和其他借款人,因此往往面临较高的违约率。在本文中,我们提出了两种新颖的评分机制,激励社区成员如实报告他们对社区其他人信誉的信息。我们首先为贷款人没有流动性约束的情况设计了一个截断的不对称评分规则。然后,我们导出了一种新颖的、严格保护的、适用于流动性受限环境的Vickrey-Clarke-Groves(VCG)评分机制。鉴于Y.Chen先生等【Lect.Notes Compute.Sci.7090,72-83(2011;文件编号:10.1007/978-3-642-25510-6_7)]对于在决策市场环境下进行连续报告的类似环境,给出了一个不可能的结果,我们通过对他人报告的临时不确定性的呼吁,获得了一个积极的结果。此外,线性信念聚合方法与我们开发的VCG评分机制很好地集成在一起。
关于整个系列,请参见[Zbl 1490.91004号].

MSC公司:

91G40型 信用风险
91B03型 机构设计理论
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参考文献:

[1] Agarwal,A.,Mandal,D.,Parkes,D.C.,Shah,N.:异构用户的对等预测。摘自:2017年ACM经济与计算会议记录,EC 2017,第81-98页。ACM(2017)
[2] 阿拉巴赫什,M。;Ignjatovic,A。;贝纳塔拉,B。;贝赫什蒂,S-M-R;E.贝尔蒂诺。;Foo,N。;石川,Y。;李,J。;Wang,W。;张,R。;Zhang,W.,在线评级系统中的共谋检测,网络技术与应用,196-207(2013),海德堡:施普林格·doi:10.1007/978-3-642-37401-221
[3] Alon,N.,Fischer,F.,Procaccia,A.,Tennenholtz,M.:我们的总和:从选择器中进行战略选择。见:《第十三届理性与知识理论问题会议记录》,第101-110页。TARK XIII,ACM(2011年)
[4] 比约克伦,D。;Grissen,D.,《手机使用中揭示的行为预测信用还款》,世界银行经济研究所。修订版,34、3、618-634(2020年)·doi:10.1093/wber/lhz006
[5] Branch.co:Branch.co主页(2021)。https://branch.co/。2021年6月访问
[6] 布德斯库,DV;Chen,E.,识别专业知识以提取群体智慧,Manag。科学。,61, 2, 267-280 (2015) ·doi:10.1287/mnsc.2014.1909
[7] 陈,Y。;卡什,I。;鲁贝里,M。;施奈德,V。;陈,N。;Elkind,E。;Koutsoupias,E.,《具有良好激励的决策市场》,《互联网和网络经济学》,72-83(2011),海德堡:斯普林格·doi:10.1007/978-3-642-25510-67
[8] 陈,Y。;彭诺克,DM,《为预测设计市场》,AI Mag.,31,4,42-52(2010)
[9] Gneiting,T。;Raftery,AE,《严格正确的评分规则、预测和估计》,《美国统计协会期刊》,第102、477、359-378页(2007年)·兹比尔1284.62093 ·doi:10.1198/0162145000001437
[10] 格莱珉银行主页(2020年)。http://www.grameen.com/。2020年2月访问
[11] Hanson,RD,模块化组合信息聚合的对数市场评分规则,J.预测市场,1,1,3-15(2007)·doi:10.5750/jpm.v1i1.417
[12] Hussam,R.、Rigol,N.、Roth,B.:利用社区信息瞄准高能力企业家:该领域的机制设计。美国经济。版本(2021年,即将出版)
[13] 尤尔卡·R。;Fallings,B.,《让人群真实的机制》,J.Artif。智力。决议,34209-253(2009)·Zbl 1165.91456号 ·doi:10.1613/jair.2621
[14] 卡西姆,SH;Rahman,M.,《小额信贷中的违约风险处理:孟加拉国案例》,Qual。Res.财务。作记号。,10,4633-380(2018)·doi:10.1108/QRFM-03-2017-0018
[15] Kong,Y.,Schoenebeck,G.:一个信息理论框架,用于设计奖励真实讲述的信息启发机制。ACM事务处理。经济。计算。7(1), 2:1-2:33 (2019)
[16] Maitra,P.,Mitra,S.,Mookherjee,D.,Motta,A.,Visaria,S.:中介贷款:小额信贷的新方法。莫纳什大学经济系(2013)
[17] 米勒,N。;Resnick,P。;Zeckhauser,R.,《引发信息反馈:同行预测方法》,Manag。科学。,51, 9, 1359-1373 (2005) ·doi:10.1287/mnsc.1050.0379
[18] 尼桑,N。;Ronen,A.,《计算上可行的VCG机制》,J.Artif。智力。决议,29,19-47(2007)·Zbl 1165.91387号 ·doi:10.1613/日本2046
[19] Papakonstantinou,A。;罗杰斯,A。;EH Gerding;Jennings,NR,分布式信息系统中真实获取昂贵概率估计的机制设计,Artif。智力。,175, 2, 648-672 (2011) ·Zbl 1216.68332号 ·doi:10.1016/j.artint.2010.10.007
[20] 波特,K.:小额信贷峰会(2020年)。https://www.microcreditsummit.org/microfinance-statistics/。2020年9月访问
[21] Radanovic,G.,Faltings,B.,Jurca,R.:使用同侪真相血清进行众包的激励措施。ACM事务处理。智力。系统。Technol公司。7(4), 48:1-48:28 (2016)
[22] Shnayder,V.,Agarwal,A.,Frongillo,R.M.,Parkes,D.C.:多任务同伴预测中的知情真实性。摘自:《2016年ACM经济与计算会议记录》,EC 2016,第179-196页。ACM(2016)
[23] Soule,D.,Grushka-Cockayne,Y.,Merrick,J.R.:结合相关专家的启发式方法。SSRN电子。J.(2020年)
[24] Waggoner,B.,Chen,Y.:输出协议机制和常识。摘自:第二届AAAI人类计算和众包会议记录(2014年)
[25] Wang,J.,Liu,Y.,Chen,Y.:通过同行预测进行预测聚合。CoRR abs/1910.03779(2019)
[26] Winkler,RL,评估概率:非对称评分规则,Manag。科学。,40, 11, 1395-1405 (1994) ·Zbl 0823.90002号 ·doi:10.1287/mnsc.40.11.1395个
[27] Witkowski,J.,Parkes,D.C.:没有共同先验的同行预测。摘自:《第13届ACM电子商务会议记录》,EC,第964-981页。ACM(2012年)
[28] Witkowski,J.,Parkes,D.C.:针对小群体的稳健贝叶斯真理血清。附:第二十六届美国原子能机构人工智能大会会议记录(2012年)
[29] York,M.、Dahleh,M.和Parkes,D.C.:为信用评估收集社会知识。arXiv(2108.09289)(2021)
[30] Zermeño,L.:一个委托-专家模型和菜单的价值。麻省理工学院经济学技术报告(2011)
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