Valor de Shapley - ¿Alguna aplicación en el mundo real?

Question

El Valor de Shapley lleva ya siete décadas de existencia. Es intuitivo, manejable y tiene muchas propiedades deseables. Sin embargo, para mi sorpresa, sus aplicaciones reales en el mundo real no son fáciles de encontrar (según una simple búsqueda en Google). La mayoría de las "aplicaciones" del valor de Shapley que he podido encontrar son de naturaleza teórica/hipotética. Por ejemplo, el Entrada de Investopedia enumera los tarificación del uso de las pistas del aeropuerto y la analítica de marketing como dos aplicaciones sin referencia a casos reales.

Mi pregunta es: ¿Existe alguna aplicación en el mundo real del valor de Shapley para fijar los precios de las transacciones y/o asignar los beneficios/costes entre las partes que cooperan?

Más concretamente, busco respuestas en cualquiera de las siguientes formas:

• " Como se documenta en la publicación X de [noticias/profesional/académico], la empresa A utilizó el valor de Shapley (o su variante) para fijar el precio de su transacción con la empresa B y la empresa C. "
• " Como se documenta en la publicación X de [noticias/profesionales/académicos], la empresa A utilizó el valor de Shapley (o su variante) para asignar sus costes de [I+D/comercialización/gastos generales] entre sus filiales B, C y D. "
• " El estudio empírico de Autor et al. (20xx) en la Publicación X encontró que la práctica de reparto de beneficios/costes dentro de una [empresa/industria/empresa multinacional] es coherente con la predicción de algún modelo basado en el valor de Shapley. "
• " El estudio empírico de Autor et al. (20xx) en la Publicación X utiliza [una estimación estructural/una estrategia empírica] que se basa en el Valor Shapley. "

Por favor, facilite enlaces/referencias a las fuentes. Gracias.

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Nota 1. Aunque me interesa principalmente la aplicación del valor de Shapley en un contexto empresarial, también se agradecerían indicaciones sobre su uso en otros ámbitos, como la política.

Nota 2. Encontré un artículo de Littlechild y Thompson (1977) donde los autores aplicaron el valor de Shapley para calcular los precios del uso de las pistas de aterrizaje de los aeropuertos, basándose en datos reales del aeropuerto de Birmingham. Sin embargo, no está claro si esos precios fueron adoptados/implementados posteriormente por las autoridades aeroportuarias.

Answer 1

Supuestamente, Barclays utiliza (o utilizaba) la asignación Shapley. Citando a Mauro Cesa:

El objetivo básico de todo banco es encontrar una estrategia empresarial óptima que maximice la rentabilidad del capital (ROC). Para ello, los bancos asignarán más capital a las mesas que generen el mayor ROC, mientras que las que tengan un ROC menor recibirán una parte menor del capital disponible. Esta es una solución intuitiva y aparentemente sensata.

Pero los autores del artículo de este mes, Optimización del capital de forma reducida En este sentido, los expertos sostienen que la clasificación de las unidades de negocio por ROC podría no dar lugar a una asignación óptima del capital. Este enfoque no tiene en cuenta la correlación entre las empresas y sólo dará lugar a una asignación óptima si la correlación es nula, una suposición de la que hay pocas pruebas en el mundo real.

El problema se complica aún más debido a las normas de capital de Basilea III, que se basan principalmente en dos ratios: los activos ponderados por riesgo (APR) y el balance de apalancamiento (ABP). El requisito de capital mínimo para cada entidad legal bajo el mismo banco matriz es el mayor de los dos.

Para optimizar su ROC, una entidad jurídica debe mantener el capital RWA y LBS en igual medida. La selección de RWA o LBS, según la regla del mayor de los dos, introduce no linealidades que son difíciles de tratar en un contexto de optimización.

"Se trata de un enorme problema sin resolver para los bancos", afirma Yadong Li, director gerente de análisis cuantitativo de Barclays, y uno de los autores del trabajo. "El banco en su conjunto necesita, en última instancia, desplegar los recursos en las diferentes unidades de negocio. Esta es una parte clave del trabajo de la alta dirección".

Dimitri Offengenden, director gerente de estrategia cuantitativa de Barclays con sede en Tel Aviv, se incorporó al banco en 2017 específicamente para trabajar en el problema de la asignación de capital. Consultó con Li, que ya había trabajado en cuestiones relacionadas.

"Sugerí que miráramos la asignación de Shapley, que es una forma natural de resolver el problema del mayor de dos", dice Li.

La asignación de Shapley es bien conocida en la teoría de los juegos y se ha aplicado ampliamente en economía y en la toma de decisiones empresariales. Atribuye un valor a la contribución de cada agente en un sistema en el que los agentes cooperan y comparten los costes y las ganancias de su actividad. En esencia, mide la contribución marginal de cada agente observando la diferencia que supone su presencia o ausencia en la actividad. A partir de ahí, se asigna a cada agente una parte del pastel repartible. En el caso de un banco, los agentes son unidades de negocio individuales y el pastel es el capital social global.

Offengenden, Li y Jan Burgy, un estratega cuántico de Barclays, se dieron cuenta de que la regresión de la asignación global de capital sobre la selección de RWA y LBS obtenida de la aplicación del método Shapley daba como resultado una aproximación casi perfecta.

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• Mauro Cesa, La teoría de los juegos es muy útil para la gestión del capital , Risk.net, 30 de septiembre de 2019.

• Yadong Li, Dimitri Offengenden, Jan Burgy, Optimización del capital de forma reducida , 15 de mayo de 2019.

Answer 2

Se utiliza bastante en el aprendizaje automático. Creo que se está convirtiendo en un estándar del sector financiero.

Mi antiguo empleador lo utilizaba en la modelización de créditos. Trabajé allí como desarrollador de software. No puedo nombrarlos, pero están utilizando un modelado de crédito basado en ML con el shap Python biblioteca por Scott Lundberg.

Se utiliza por múltiples razones:

• Nos dio una idea de los factores que influyen en la puntuación, lo que ayudó a centrar los esfuerzos en las entradas de datos de alto valor (sobre todo porque la ingestión de datos lleva tiempo, por lo que los cuadernos puntuales con conjuntos de datos puntuales se pueden utilizar para inferir si vale la pena incorporar esos datos en un motor de pipelines/ingestión de datos).
• Ofreció a los clientes información sobre los motivos de su aprobación o rechazo. Esto también era muy importante para nosotros, ya que operamos en múltiples jurisdicciones y prestamos mucha atención al entorno normativo de cada una de ellas. Por una buena razón, hay factores protegidos que no se pueden utilizar para rechazar a un solicitante. Esto puede tenerse en cuenta en la creación de modelos, pero los valores SHAP también nos ayudaron a asegurarnos de que ningún punto de datos no permitidos se incluyera en modelos concretos.
• También nos ayudó a ver si los modelos daban demasiada importancia a determinados factores, de forma que pudiera ser preocupante. Por ejemplo, si un modelo da demasiada importancia a determinadas características de las que se sabe que tienen problemas intermitentes de calidad de datos, tal vez habría que ajustar el modelo para reducir su peso en esos factores. O tenemos que esforzarnos más en limpiar/validar esa fuente de datos, o recopilar más datos de un tipo similar, para evitar el sobreajuste en esa única característica.