| 研究概要 |
本研究では,ピボタル・メカニズムの性能とGroves-Ledyardメカニズムの下での均衡戦略の学習可能性について実験経済学手法を用いて研究し,次の2点を明らかにした。(1)厳密に凹の評価関数の下で連続的に変化する公共プロジェクトの規模決定問題に適用されるピボタル・メカニズムは,支配戦略である真実表明以外には最良反応が存在しない利得構造を実現でき,支配戦略の適合的学習を促す上で優れた性能を発揮する。(2)Groves-Ledyardメカニズムにおいて,個人の戦略選択行動のNash均衡への収束を図るために罰則パラメータの値はsupermoduralityの充足を要求するほど高い水準に設定される必要はなく,Nash行動下での収束条件の下限を超える値で十分収束が可能である。
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