Пейтон Янг

Х. Пейтон Янг
Рожденный	( 1945-03-09 ) 9 марта 1945 г.
Национальность	Американский
Альма-матер	Дневная школа North Shore Country Гарвардский университет университет Мичигана
Известный	Эволюционная теория игр Социальная динамика Обучение в играх Социальные нормы Справедливое распределение благ Применение теории игр в финансах
Награды	Премия Джорджа Халлетта, Американская ассоциация политических наук Премия Лестера Р. Форда, Математическая ассоциация Америки
Научная карьера
Поля	Экономика , Теория игр , Финансы
Учреждения	Лондонская школа экономики Оксфордский университет Наффилд-колледж , Оксфорд Министерство финансов США
Докторантура	Томас Фредерик Сторер Джек Эдмондс

Хобарт Пейтон Янг (родился 9 марта 1945 г.) - американский теоретик игр и экономист, известный своим вкладом в эволюционную теорию игр и ее применение к изучению институциональных и технологических изменений, а также теории обучения в играх. В настоящее время он является столетним профессором Лондонской школы экономики , почетным профессором экономики Джеймса Мида в Оксфордском университете , научным сотрудником Наффилд-колледжа Оксфорда и руководителем 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. В 2006–2008 годах он занимал пост президента Общества теории игр. Он опубликовал множество публикаций по вопросам обучения в играх, эволюции социальных норм и институтов, теории совместных игр, переговоров и переговоров, налогообложения и распределения затрат, политического представительства, процедур голосования и справедливости распределения.

Образование и карьера

В 1966 году он с отличием окончил факультет общих исследований Гарвардского университета . В 1970 году он защитил докторскую диссертацию по математике в Мичиганском университете , получив диплом Самнера Б. Майерса за работу в области комбинаторной математики .

Его первая научная должность была в аспирантуре Городского университета Нью-Йорка в качестве доцента, а затем доцента с 1971 по 1976 год. С 1976 по 1982 год Янг был научным сотрудником и заместителем председателя отдела систем и принятия решений в Институт прикладного системного анализа, Австрия. Затем он был назначен профессором экономики и государственной политики в Школе связей с общественностью Университета Мэриленда в Колледж-Парке с 1992 по 1994 год. Янг был профессором экономики Скотта и Барбары Блэк в Университете Джона Хопкинса с 1994 года, пока не переехал в Оксфорд. в качестве профессора экономики Джеймса Мида в 2007 году. В 2004 году он был почетным председателем Фулбрайта в Университете Сиены . С 2015 года он является столетним профессором Лондонской школы экономики и остается научным сотрудником Наффилд-колледжа в Оксфорде.

Взносы

Эволюционная теория игр

Традиционные концепции динамической стабильности, включая концепцию эволюционно стабильной стратегии , определяют состояния, из которых небольшие единовременные отклонения корректируются самостоятельно. Эти концепции стабильности не подходят для анализа социальных и экономических систем, которые постоянно возмущаются идиосинкразическим поведением и ошибками, а также индивидуальными и совокупными потрясениями доходов. Опираясь на теорию больших отклонений Фрейдлина и Вентцелла (1984) для непрерывных временных процессов, Дин Фостер и Пейтон Янг (1990) разработали более мощную концепцию стохастической устойчивости : «Стохастически устойчивый набор [SSS] — это набор состояний, таких что В конечном счете почти наверняка система лежит внутри любого открытого множества, 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 состоянием. Состояние является стохастически устойчивым, если оно имеет положительный вес в стационарном распределении цепи Маркова. Янг разрабатывает мощные инструменты теории графов для выявления стохастически устойчивых состояний.

Во влиятельной книге «Индивидуальная стратегия и социальная структура » Янг представляет ясное и компактное изложение основных результатов в области стохастической эволюционной теории игр, пионером которой он является. Он представляет свою модель социальных взаимодействий, называемую «адаптивная игра». Агенты выбираются случайным образом из большой популяции для участия в фиксированной игре. Они выбирают близорукий лучший ответ, основанный на случайной выборке прошлых игр в игре. Эволюция (ограниченной) истории игры описывается конечной цепью Маркова. Идиосинкразическое поведение или ошибки постоянно нарушают процесс, так что каждое состояние доступно из любого другого. Это означает, что цепь Маркова эргодична, поэтому существует единственное стационарное распределение, характеризующее долгосрочное поведение процесса. Недавняя работа Янга и соавторов показывает, что эволюционная динамика этого и других видов может быстро переходить к стохастически устойчивому равновесию из локально стабильного, когда возмущения малы, но не исчезают (Ариэли и Янг, 2016, Креиндлер и Янг, 2013, Креиндлер и Янг, 2014).

Теория используется, чтобы показать, что в координационных играх 2x2 равновесие с доминированием риска будет соблюдаться практически все время, поскольку время стремится 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 быть сегрегированным. Кроме того, теория «демонстрирует, как концепции решений с высокой рациональностью в теории игр могут возникнуть в мире, населенном агентами с низкой рациональностью» [с. 144]. В играх с торгом Янг демонстрирует, что решения переговоров Нэша (1950) и Калаи-Смородинского (1975) возникают в результате децентрализованных действий ограниченно рациональных агентов, не имеющих общего знания.

Обучение в играх

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, поскольку социальные системы самореферентны : сам процесс обучения меняет то, что необходимо изучить. Между убеждениями игрока, его действиями и действиями других существует сложная обратная связь, что делает процесс генерации данных чрезвычайно нестационарным . Янг внес большой вклад в эту литературу. Фостер и Янг (2001) демонстрируют неспособность байесовских правил обучения изучить смешанное равновесие в играх с неопределенной информацией. Фостер и Янг (2003) вводят процедуру обучения, при которой игроки формируют гипотезы о стратегиях своих оппонентов, которые они время от времени проверяют на сравнении 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 Нэша в играх общей нормальной формы.

Последняя литература по обучению в играх элегантно рассмотрена в книге Янга 2004 года « Стратегическое обучение и его пределы» .

Социальные

В серии статей Янг применил методы стохастической эволюционной теории игр для изучения социальных норм (обзор см. в Young, 2015). Теория выделяет четыре ключевые особенности динамики норм.

(1) Устойчивость : если нормы установлены, они сохраняются в течение длительных периодов времени, несмотря на изменение внешних условий.

(2) Чаевые : когда нормы меняются, они происходят внезапно. Отклонения от установленной нормы поначалу могут происходить постепенно. Однако как только формируется критическая масса девиаторов, процесс прекращается, и новая норма быстро распространяется среди населения.

(3) Сжатие : нормы подразумевают, что поведение (например, пенсионный возраст, договоры о разделе урожая) демонстрирует более высокую степень соответствия и меньшую чувствительность к экономическим условиям, чем предсказывается стандартными экономическими моделями.

(4) Местное соответствие/глобальное разнообразие : Норма – это одно из многих возможных состояний равновесия. Сжатие подразумевает, что люди, которые тесно связаны, довольно точно соответствуют определенной норме. В то же время наличие множественных равновесий означает, что менее тесно связанные между собой особи в популяции могут прийти к совершенно иной норме.

Эти предсказания подтверждаются эмпирическими исследованиями. Несколько закономерностей были обнаружены в исследовании контрактов о разделе урожая в Иллинойсе, проведенном Янгом и Берком (2001), в котором использовалась подробная информация об условиях контрактов на нескольких тысячах ферм из разных частей штата. Во-первых, условия контрактов были значительно сжаты: 98% всех контрактов предполагали разделение 1/2-1/2, 2/5-3/5 или 1/3-2/3. Во-вторых, разделив выборку на фермы из Северного и Южного Иллинойса, Янг и Берк обнаружили высокую степень единообразия в контрактах внутри каждого региона, но значительные различия 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

Янг также внес значительный прикладной вклад в понимание распространения новых идей, технологий и практик среди населения. Распространение конкретных социальных норм можно анализировать в тех же рамках. В ходе нескольких статей (Янг 2003, Янг 2011, Крейндлер и Янг 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 различных правил усыновления в хорошо смешанной популяции. В частности, он различал три разных класса моделей диффузии:

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

(2) Социальное влияние : люди с большей вероятностью примут инновацию, если ее примет критическая масса людей в их группе.

(3) Социальная склонность : люди наблюдают за выгодами от внедрения и принимают инновации, когда эти выгоды достаточно высоки.

Третий процесс принятия наиболее тесно связан с оптимизацией поведения и, следовательно, стандартных подходов в экономике. Однако именно первым двум процессам посвящена обширная социологическая и маркетинговая литература по этому вопросу.

Янг охарактеризовал среднюю динамику каждого из этих процессов при общих формах неоднородности индивидуальных убеждений и предпочтений. Хотя каждая динамика дает знакомую кривую внедрения S-образной формы, Янг показал, как лежащий в ее основе процесс внедрения можно вывести из совокупной кривой внедрения. Оказывается, каждый процесс оставляет свой след. Обращаясь к данным о внедрении гибридной кукурузы в Соединенных Штатах, Янг представил доказательства сверхэкспоненциального ускорения на ранних стадиях внедрения, что является отличительной чертой социального обучения.

Значение Шепли

Янг (1985) внес аксиоматизацию ценности Шепли . Он считается ключевым элементом для понимания связи между принципом маржинальности и значением Шепли. Янг показывает, что значение Шепли — единственная симметричная и эффективная концепция решения, которая вычисляется исключительно на основе предельного вклада игрока в кооперативной игре . Следовательно, значение Шепли является единственным эффективным и симметричным решением, которое удовлетворяет монотонности, которая требует, чтобы всякий раз, когда вклад игрока во все коалиции слабо увеличивается, 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.

Кемени

Метод Кемени-Янга представляет собой систему голосования , в которой используются избирательные бюллетени и подсчет парных сравнений для определения наиболее популярных вариантов 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 предполагал, что существует объективно «правильный», но неизвестный порядок предпочтений над альтернативами, и избиратели получают шумные сигналы об этом. истинный порядок предпочтений (ср. теорему присяжных Кондорсе ). Используя простую вероятностную модель для этих зашумленных сигналов, Янг показал, что метод Кемени-Янга является оценкой максимального правдоподобия истинного порядка предпочтений. Янг далее утверждает, что сам маркиз де Кондорсе знал о правиле Кемени-Янга и его интерпретации максимального правдоподобия, но не смог ясно выразить свои идеи.

Избранные статьи

• Дж. Кемени, «Математика без чисел», Дедал , 88 (1959), 577–591.
• Х. П. Янг и А. Левенглик, « Последовательное расширение избирательного принципа Кондорсе» ", SIAM Journal on Applied Mathematics 35 , № 2 (1978), 285–300.
• Х. П. Янг, « Оптимальное ранжирование и выбор из парных сравнений », в «Объединении 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.
• Х. П. Янг, « Теория голосования Кондорсе », American Political Science Review 82 , вып. 2 (1988), 1231–1244.
• Д. Фостер и Х. П. Янг, « Стохастическая эволюционная динамика игр », Теоретическая популяционная биология , 38 (1990), 219–232.
• HP Young, « Эволюция конвенций », 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.
• Х. П. Янг, «Групповой выбор и индивидуальные суждения», глава 9 « Перспективы общественного выбора: справочник» , под редакцией Денниса Мюллера (1997), Кембриджский университет, стр. 181–200.
• Д. Фостер и Х. П. Янг, « О невозможности предсказать поведение 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 штата Иллинойс », American Economic Review , 91 (2001), 559–573.
• Д. Фостер и Х. П. Янг, « Обучение, проверка гипотез и равновесие Нэша », Games and Economic Behavior , 45 (2003), 73–96.
• Х. П. Янг, « Распространение инноваций в социальных сетях » в книге «Экономика как сложная развивающаяся система» , т. III, Лоуренс Э. Блюм и Стивен Н. Дюрлауф, редакторы Oxford University Press, (2003).
• Х. П. Янг, « Распространение инноваций в гетерогенных группах населения: заражение, социальное влияние и социальное обучение », American Economic Review , 99 (2009), 1899–1924.
• Х. П. Янг, « Обучение методом проб и ошибок », Игры и экономическое поведение , 65 (2009), 626–643.
• Д. Фостер и Х. П. Янг, « Комиссия портфельных менеджеров за результативность игр », Quarterly Journal of Economics , 125 (2010), 1435–1458.
• Х. П. Янг, « Динамика социальных инноваций », Труды Национальной академии наук , 108 , № 4 (2011), 21285–21291.
• БСР Прадельски и Х. П. Янг, « Эффективное изучение равновесий Нэша в распределенных системах », Games and Economic Behavior , 75 (2012), 882–897.
• Г. Крейндлер и Х. П. Янг, « Быстрая конвергенция в выборе эволюционного равновесия », Games and Economic Behavior , 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.
• HP Young, « 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

• Х. Пейтон Янг (2004). Стратегическое обучение и его пределы . Оксфорд Великобритания: Издательство Оксфордского университета. Содержание и введение.
• _____ (2001). Добросовестное представительство , 2-е издание (совместно с М. Л. Балинским ). Вашингтон, округ Колумбия: Институт Брукингса. Содержание и введение.
• _____ (1998). Индивидуальная стратегия и социальная структура: эволюционная теория институтов . Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета. Содержание и введение.
• _____ (1994). Справедливость: в теории и практике . Принстон, штат Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета. Содержание и введение.

Внешние ссылки

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