ТЕОРЕТИКО-ИГРОВАЯ СПЕЦИФИКА КОНКУРЕНТНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТНОГО СПЕКТРА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматривается проблематика выработки и оптимизации правил аукциона спектра. Проведено сравнительное теоретическое исследование двух вариантов ценообразования: 1-й и 2-й цены для закрытого одностороннего аукциона спектра. Построена игровая модель аукциона, учитывающая возможность появления участников-фрирайдеров, бесплатно использующих частоты, купленные другим таким участником. Найдены в аналитическом виде все равновесия Нэша для возникающих игр. Показано существенное отличие игр между потенциальными фрирайдерами от игр, содержащих хотя бы одного обычного игрока. Доказано, что при исключении игроками доминируемых стратегий складывающаяся на аукционе цена лота определяется его ценностью для обычных участников, а в случае когда в игре все участники готовы стать фрирайдерами, цена покупки равна минимальной цене участия. Обсуждается влияние информированности участников о величинах ценности лота у партнеров на исход игры. Полученные теоретические свойства согласуются с результатами экспериментов для аукционов спектра, описанными в научной литературе.

Об авторах

В. С. Каплан

Факультет ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова

Email: ipospelova05@yandex.ru
Россия, Москва

Н. М. Новикова

ФИЦ ИУ РАН

Email: novikova@gse.cs.msu.ru
Россия, Москва

И. И. Поспелова

Факультет ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: ipospelova05@yandex.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Jackson M. Mechanism Theory // Optimization and Operations Research / Ed. U. Derigs. V. 3. Oxford: EOLSS Publishers, 2003.
  2. Давидсон М.Р., Догадушкина Ю.В., Крейнес Е.М., Новикова Н.М., Селезнев А.В., Удальцов Ю.А., Ширяева Л.В. Математическая модель управления энергосистемой в условиях конкурентного оптового рынка электроэнергии и мощности в России // Изв. РАН. ТиСУ. 2009. № 2. С. 84–94.
  3. Васин А.А. Математические модели рынков и аукционов. М.: МАКС Пресс, 2023.
  4. Сонин К.И. Основы теории аукционов (Нобелевская премия по экономике 2020 года) // Вопросы экономики. 2021. № 1. С. 5–32.
  5. Handbook of Spectrum Auction Design / Eds M. Bichler, J. Goeree. Cambridge: Cambridge University Press, 2017.
  6. Hu S., Shi R. Analysis of Recent Development of Spectrum Auction and Forecast of Future Development // 3rd Intern. Conf. on Economic Management and Cultural Industry. V. 203. Guangzhou: Atlantis Press, 2021. P. 518–522.
  7. Dong X., Zhang Y., Guo Y., Gong Y., Shen Y., Ma J. PRAM: a Practical Sybil-Proof Auction Mechanism for Dynamic Spectrum Access with Untruthful Attackers // IEEE Transactions on Mobile Computing. 2021. V. 22. P. 1143–1156.
  8. Devi M., Sarma N., Deka S. K. Multi-Winner Spectrum Allocation in Cognitive Radio Networks: A Single-Sided Auction Theoretic Modelling Approach with Sequential Bidding // Electronics. 2021. V. 10. P. 602–626.
  9. Dang Y., Li Z. The Analysis and Discussion of Spectrum Auctions Based on Case Study // J. Education, Humanities and Social Sciences. 2022. V. 2. P. 181–185.
  10. Bykowsky M.M., Olson M., Sharkey W.W. Efficiency Gains From Using a Market Approach to Spectrum Management // Information Economics and Policy. 2010. V. 22. P. 73–90.
  11. Sharkey W.W., Beltran F., Bykowsky M.M. Comparing the Ability of Different Auction Mechanisms to Efficiently Designate Spectrum Between Licensed and Unlicensed Use // SSRN Electronic Journal. 2013. http://ssrn.com/abstract=2214022. https://doi.org/10.2139/ssrn.2214022.
  12. Каплан В.С. Специфика и теоретико-игровой анализ аукциона размещения частот // Тихоновские чтения. Научная конференция: тез. докл. М.: МАКС Пресс, 2022. С. 85.
  13. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971.
  14. Васин А.А., Краснощеков П.С., Морозов В.В. Исследование операций. М.: Академия, 2008.
  15. Мулен Э. Теория игр с примерами из математической экономики. М.: Мир, 1985.
  16. Vickrey W. Counterspeculation, Auctions, and Competitive Sealed Tenders // Journal of Finance. 1961. V. 16. No. 1. P. 8–37. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1961.tb02789.x
  17. Fookes N., McKenzie S. Impact of Budget Constraints on the Efficiency of Multi-lot Spectrum Auctions // Handbook of Spectrum Auction Design. Eds M. Bichler, J. Goeree. Cambridge: Cambridge University Press, 2017. P. 764–781.
  18. Edelman B., Ostrovsky M., Schwarz M. Internet Advertising and the Generalized Second-price Auction: Selling Billions of Dollars Worth of Keywords // American Economic Review. 2007. V. 97. No. 1. P. 242–259. https://doi.org/10.1257/aer.97.1.242
  19. Weber R.J. Making More from Less: Strategic Demand Reduction in the FCC Spectrum Auctions // J. Economics and Management Strategy. 1997. V. 6. No. 3. P. 529–548.
  20. Cramton P., Schwartz J.A. Collusive Bidding: Lessons from the FCC Spectrum Auctions // J. Regulatory Economics. 2000. V. 17. P. 229–252.
  21. Milgrom P., Segal I. Designing the US Incentive Auction // Handbook of Spectrum Auction Design. Eds M. Bichler, J. Goeree. Cambridge: Cambridge University Press, 2017. P. 803–815.
  22. Nash J.F. Non Cooperative Games // Annals of Math. 1951. V. 54. No. 2. P. 286–295.
  23. Maskin E. Mechanism Design for Pandemics // Review of Economic Design. 2022. V. 26. No. 3. P. 255–259.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© В.С. Каплан, Н.М. Новикова, И.И. Поспелова, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».