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¿Es el conjunto de estrategias óptimas convexo en un problema de elección de un solo agente?

EDITADO con las ideas del comentario de abajo.

Consideremos un decisor que tiene que elegir una acción entre $\mathcal{Y}\equiv \{1,2,...,L\}$ . La recompensa de elegir la acción $y\in \mathcal{Y}$ depende del estado del mundo, $V$ , con apoyo $\mathcal{V}$ . En concreto, la elección de la acción $y\in \mathcal{Y}$ lleva el pago $u(y,v)$ , donde $u:\mathcal{Y}\times \mathcal{V}\rightarrow \mathbb{R}$ .

Supongamos que el responsable de la toma de decisiones tiene información completa sobre la realización de $V$ atraído por la naturaleza.

Una estrategia (mixta) de este problema de elección es un núcleo de probabilidad, $\mathcal{P}_{Y|V}\equiv \{P_{Y}(\cdot| v)\in \Delta(\mathcal{Y}): v\in \mathcal{V}\}$ recogiendo las distribuciones de probabilidad de $Y$ condicionada a todas las realizaciones $v$ de $V$ .

Por lo tanto, $\mathcal{P}_{Y|V}$ es una estrategia óptima del problema de elección anterior si $\forall v\in \mathcal{V}$ tal que $P_{Y}(y|v)>0$ y $\forall \tilde{y}\neq y$ $$ \begin{aligned} u(y, v) \geq u(\tilde{y},v). \\ \end{aligned} $$

Dejemos que $\mathcal{Q}^*$ sea la colección de todas las estrategias óptimas del problema de elección anterior, es decir $$ \mathcal{Q}^*\equiv \Big\{\mathcal{P}_{Y|V}: \forall v\in \mathcal{V}, \forall y \in \mathcal{Y}\\ \hspace{6cm}\underbrace{P_{Y}(y|v)>0 \Rightarrow u(y, v) \geq u(\tilde{y},v)\text{ } \forall \tilde{y}\neq y}_{\text{This is not a linear constraint because of the form "IF ... THEN ..."}}\Big\} $$

Pregunta 1) La definición de $\mathcal{Q}^*$ que se acaba de dar parece resaltar que $\mathcal{Q}^*$ no es un conjunto convexo. Esto se debe a que está definido por una restricción del tipo "SI ... THEN ...", que no es lineal.

¿Es correcto este comentario?

Pregunta 2) Considere una función de pago $u(1,v)=u(L,v)>u(y,v)$ $\forall y \neq 1,L$ y $\forall v \in \mathcal{V}$ . Considere las siguientes estrategias $$ 1) \mathcal{P}_{Y|V}\text{ s.t. } P_{Y}(1|v)=1 \text{ and }P_{Y}(y|v)=0 \text{ }\forall y\neq 1, \forall v \in \mathcal{V} $$ $$ 2) \tilde{\mathcal{P}}_{Y|V}\text{ s.t. } \tilde{P}_{Y}(L|v)=1 \text{ and }\tilde{P}_{Y}(y|v)=0 \text{ }\forall y\neq L, \forall v \in \mathcal{V} $$ $$ 3) \mathcal{P}^*_{Y|V;\alpha}\text{ s.t. } P^*_{Y}(1|v;\alpha)=\alpha P_Y(1|v) \text{, } P^*_{Y}(L|v;\alpha)=(1-\alpha) \tilde{P}_Y(L|v) \text{, and }P^*_{Y}(y|v;\alpha)=0 \text{ }\forall y\neq 1,L, \forall v \in \mathcal{V}, \forall \alpha \in (0,1) $$ Creo que el conjunto $$ \mathcal{B}\equiv \{\mathcal{P}_{Y|V}, \tilde{\mathcal{P}}_{Y|V}, \mathcal{P}^*_{Y|V;\alpha} \text{ }\forall \alpha\in (0,1)\} $$ es convexo. De hecho, me parece que $\mathcal{B}$ es el casco convexo de $\{\mathcal{P}_{Y|V}, \tilde{\mathcal{P}}_{Y|V}\}$ .

¿Correcto?

¿Cuál es la relación entre $\mathcal{Q}^*$ y $\mathcal{B}$ ?

Creo que $\mathcal{B}\subseteq \mathcal{Q}^*$ . Esto se debe a que para cada elemento de $\mathcal{B}$ la condición "IF ... THEN ..." que define la condición $ \mathcal{Q}^*$ se satisface.

Hace $\mathcal{Q}^*\subseteq \mathcal{B}$ ¿también? Si mi afirmación es la pregunta 1) es correcta, entonces debería ser $\mathcal{Q}^*\supset \mathcal{B}$ porque de lo contrario $\mathcal{Q}^*$ sería convexo. Pero aquí me pierdo: ¿qué elemento de $\mathcal{Q}^*$ no pertenece a $\mathcal{B}$ ?

2voto

mat_jack1 Puntos 209

El conjunto $Q^*$ es el conjunto de distribuciones de probabilidad sobre los maximizadores de $u$ para cada valor de $v$ . Por lo tanto, para una $v$ todos los valores de $Y$ que tienen probabilidad positiva deben dar la misma utilidad. Es decir, si $P_Y(y|v)>0$ y $P_Y(y'|v)>0$ entonces $u(y,v)=u(y',v)\geq u(\tilde y,v)$ para todos $\tilde y\neq y, y'$ . Por lo tanto, las combinaciones convexas de elementos en $Q^*$ también deben ser colecciones de distribuciones de probabilidad $P_{Y|V}$ apoyado sobre los mismos elementos en $Y$ . Es decir, la combinación convexa también se apoyará en los maximizadores de $u$ para cada $v$ .

En conclusión, aunque no se garantiza que el conjunto de maximizadores sea convexo, el conjunto $Q^*$ de distribuciones, es un conjunto convexo.

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