Pricing Algorithms and Market Efficiency: analysis using multi-agent deep reinforcement learning models

• Project/Area Number: 25K05079
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07040:Economic policy-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 村尾 徹士 九州大学, 経済学研究院, 准教授 (00645004)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2028: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 人工知能 / 機械学習 / マルチエージェント深層強化学習 / プライシング・アルゴリズム / 人工市場

Outline of Research at the Start

本研究課題では，プライシングAIがアルゴリズム共謀を引き起こす条件を明らかにし，どのような法規制が必要かを検討することである．具体的には，マルチエージェント深層強化学習アルゴリズムに基づく人工市場を構築し，価格設定AIどうしの協力行動の発生と，それに対する法規制の有効性を計算機シミュレーションによって検討する．