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2022-05-11
英文标题:
《Betting and Belief: Prediction Markets and Attribution of Climate Change》
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作者:
John J. Nay, Martin Van der Linden, Jonathan M. Gilligan
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  Despite much scientific evidence, a large fraction of the American public doubts that greenhouse gases are causing global warming. We present a simulation model as a computational test-bed for climate prediction markets. Traders adapt their beliefs about future temperatures based on the profits of other traders in their social network. We simulate two alternative climate futures, in which global temperatures are primarily driven either by carbon dioxide or by solar irradiance. These represent, respectively, the scientific consensus and a hypothesis advanced by prominent skeptics. We conduct sensitivity analyses to determine how a variety of factors describing both the market and the physical climate may affect traders\' beliefs about the cause of global climate change. Market participation causes most traders to converge quickly toward believing the \"true\" climate model, suggesting that a climate market could be useful for building public consensus.
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中文摘要:
尽管有很多科学证据,但很大一部分美国公众怀疑温室气体正在导致全球变暖。我们提出了一个模拟模型作为气候预测市场的计算试验台。交易者根据社交网络中其他交易者的利润调整他们对未来气温的看法。我们模拟了两种可供选择的气候未来,其中全球温度主要由二氧化碳或太阳辐射驱动。这些分别代表了著名怀疑论者提出的科学共识和假设。我们进行敏感性分析,以确定描述市场和物理气候的各种因素如何影响交易员对全球气候变化原因的信念。市场参与导致大多数交易员迅速趋同,相信“真实”的气候模型,这表明气候市场可能有助于建立公众共识。
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分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Multiagent Systems        多智能体系统
分类描述:Covers multiagent systems, distributed artificial intelligence, intelligent agents, coordinated interactions. and practical applications. Roughly covers ACM Subject Class I.2.11.
涵盖多Agent系统、分布式人工智能、智能Agent、协调交互。和实际应用。大致涵盖ACM科目I.2.11类。
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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-5-11 03:40:16
博彩和信念:预测市场和气候变化的归因*John J.Nay+,Martin Van der Linden,Jonathan M.Gilliganotober 3,2018摘要尽管有很多科学证据,但大部分美国公众怀疑温室气体导致全球变暖。我们提出了一个模拟模型作为气候预测市场的计算试验台。交易员根据社交网络中其他交易员的利益调整他们对未来气温的看法。我们模拟了替代性气候未来,全球温度主要由二氧化碳或太阳辐射驱动。这些分别代表了科学共识和著名怀疑论者提出的假设。我们进行敏感性分析,以确定描述市场和物理气候的各种因素如何影响交易员对全球气候变化原因的信念。市场参与导致大多数贸易商迅速趋同,相信“真正的”气候模型,这表明气候市场可能有助于建立公众共识。1导言在过去的二十年里,气候变化的争论变得两极分化。尽管对气候变化的人为性质的科学共识强烈增加,但公众对气候变化的信念并没有发生太大变化(Vandenbergh等人,2014)。此外,自由派和保守派在人为气候变化问题上的分歧不断扩大,因为这个问题越来越政治化,可能与科学证据脱节(Kahan等人,2011年)。错误的气候政策代价高昂。如果气候变化不是由人类引起的,但被认为是由人类引起的,那么公共资源将用于不必要的努力。
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2022-5-11 03:40:19
另一方面,如果气候变化是由人类引起的,但没有得到承认,不采取行动的代价可能是毁灭性的。有效的气候政策需要迅速采取行动,因此让公众在这个问题上迅速而准确地达成共识是很有价值的。促进这种共识的努力面临着许多社会和心理挑战,其中一些挑战可以通过创建气候预测市场来解决,参与者可以“把钱放在自己的嘴上”(Hsu2011,Vandenbergh等人,2014)。利用预测市场有效聚合不确定事件结果信息的想法已被广泛讨论(Horn等人,2014)。预测市场具有有趣的理论属性(Set and Selten 1998,Hanson 2012),在预测精度和实验信息聚合(Hanson et al.2006,Healy et al.2010)模拟模型(Klingert and Meyer 2012,Jumadinova and Dasgupta 2011)和现实世界(Wolfers and Zitzewitz 2006,Pathak et al.2015,Dreber et al.2015)方面表现良好。然而,据我们所知,预测市场可以就影响不确定事件的因素达成共识的想法从未被定量探讨过。布洛赫、安南和鲍尔斯(2010)提出利用衍生品市场来减少科学上的不确定性,从而低估未来气候变化的影响。现有的预测市场(如hypermind、betfair和PredictIt)关注的是几个月后的选举等短期事件,因此很难根据气候情况推断经验结果。此外,我们有兴趣调查交易者不可观察的信念。因此,我们转向*版权所有(c)2016,IEEE.+通讯作者:约翰。Jnay@gmail.com还有约翰尼。通用域名格式。根据气候和经济理论进行模拟建模。
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2022-5-11 03:40:23
我们模拟了一个预测市场,TraderExchange证券与气候结果相关,以探索预测市场是否以及在什么样的社会和气候条件下可能有助于增加气候信念的趋同。我们的工作可以作为有效气候预测市场的计算设计过程的一部分进行扩展,我们发布了所有代码以及本文。从公共政策的角度来看,改变市场参与者的解释模型是预测市场可能发挥的最重要作用之一。鉴于统计监督学习模型的预测能力,这可能是predictionmarkets最重要的社会效益,它可能以比创建和维护市场低得多的成本提供信息(Goel et al.2010)。有效的气候政策不仅要求对未来气候结果达成准确的共识。它还需要对影响这些结果的因果机制达成准确的共识。如果人们同意气温会上升,但一些人认为这是温室气体造成的,而另一些人认为这是太阳活动增加造成的,那么可能会实施不一致和无效的政策。已经研究了2个相关的基于WORKAgent的预测市场模拟(Klingert和Meyer 2012,Tseng等人2010,Jumadinova和Dasgupta 2011),包括一些以Agent之间的通信为特征的模拟。然而,在这些模型中,关于不确定结果的信念是以相当抽象的方式构建的。尤其是,信念不是基于结构模型的,因此,这些模型不适合研究代理人用于预测的潜在解释模型的收敛性。曾等。
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2022-5-11 03:40:26
(2010)创建了一个基于代理的连续双拍卖市场模型(ABM),该模型采用多市场策略,包括两种零情报代理的变体。他们将模拟的行为与政治选举结果预测市场的数据进行了比较。他们发现,尽管它们很简单,但零情报机构捕捉到了真实市场数据的一些显著特征。Klingert和Meyer(2012)比较了不同类型模拟市场(连续双重拍卖和对数市场评分规则)的预测准确性,得出了与Hanson等人(2006)的实验工作类似的结论。这些模型都没有让代理人学习和更新他们的信仰。Jumadinova和Dasgupta(2011)创建了一个连续的双重拍卖模型,在该模型中,代理人根据新获得的信息更新对不确定事件的信念。信息集越好,代理商在修改他们的信念时,就越有可能对上一时期的价格给予更高的重视。然而,信息集及其用于生成更新信念权重的方式几乎没有结构,因此该模型不允许研究预测模型中交易者信念的收敛性。Onta-n\'on和Plaza(2009年)研究了在模拟预测市场上商议的效果,在该市场中,代理人使用基于案例的推理(Aamodt和Plaza1994)与他们的邻居在社交网络中讨论不确定的结果。原则上,该模型可用于评估预测模型的收敛性,但这并没有实现,而且通过论证形成和修正信念的过程并不适合研究随机时间序列,例如与气候预测市场相关的时间序列。3模型设计在我们的模型中,交易员押注于未来六年的全球温度异常。
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2022-5-11 03:40:29
在这六年期间,交易员买卖期货。每年,交易员都会根据新的可用数据更新他们的模型和对未来气温的预测。在每六年期结束时,赢家收集收益,交易者根据自己的意识形态和社交网络中收入最高者的信念修改对气候模型的看法。在本节中,我们将介绍用于生成未来温度数据的模型、代理对这些模型的看法、市场程序以及社交网络连接代理。最后,我们将详细介绍模型动力学,并概述我们在实验中改变的模型参数。在项目网站上可以找到完整的概述、设计概念和细节(奇数)说明。3.1温度模型对于气候时间序列,我们使用全球平均温度的年度异常。从1880年到2014年,我们使用GISTEMP全球平均海陆年温度异常(GISTEMP团队2016年,Hansen等人2010年),从2015年起,我们根据两种替代理论预测未来气候:在这两种理论中,全球温度的变化与确定性强迫加上随机噪声项的变化成比例。为了简单起见,我们为确定性气候强迫选择了两个替代表达式:一个对应于传统气候科学,以百万分之一的单位表示大气二氧化碳浓度的自然对数(Archer 2012,第37页),另一个对应于许多怀疑或反对传统气候科学的人所倡导的替代理论,取11年太阳黑子周期(即将于2005年)的平均太阳总辐照度(太阳光的亮度,在大气层顶部,单位为瓦特/平方米)。
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