페이턴 영

호바트 페이튼 영(Hobart Peyton Young, 1945년 3월 9일 출생)은 진화적 게임 이론에 대한 공헌과 제도적·기술적 변화 연구에 대한 응용, 게임에서의 학습 이론으로 잘 알려진 미국의 게임 이론가 겸 경제학자다. 그는 현재 런던경제대 백년제 교수, 제임스 미이드 옥스퍼드대 경제학 명예교수, 누필드대 옥스퍼드대 교수, 미 재무부 재무연구실 연구실장을 맡고 있다.

페이튼 영은 1995년 계량학회의 펠로, 2007년 영국 아카데미 펠로, 2018년 미국 예술과학 아카데미 펠로로 임명됐다. 2006-08년부터 게임 이론 학회의 회장을 역임하였다[1] 게임에서의 학습, 사회 규범과 제도의 진화, 협동 게임 이론, 교섭과 협상, 과세와 비용 배분, 정치적 대표, 투표 절차, 분배 정의 등에 관한 글을 널리 펴냈다.

교육과 경력

1966년에 그는 하버드 대학교에서 일반학과를 우등으로 졸업했다. 그는 1970년에 미시간 대학에서 수학 박사 과정을 수료했고, 그곳에서 섬너 B와 함께 졸업했다. 마이어스는 결합수학에서의 그의 업적에 대해 상을 수여했다.

그의 첫 번째 학술직은 1971년부터 1976년까지 뉴욕 시립대학의 대학원에서 조교수와 부교수로 있었다. 1976년부터 1982년까지 영은 오스트리아의 응용 시스템 분석 연구소의 시스템 및 의사결정 과학부 부연구위원장으로 재직했다. 그 후 1992년부터 1994년까지 메릴랜드 대학 공보관실 경제학 및 공공정책학 교수로 임명되었다. 영은 1994년부터 2007년 제임스 메이드 경제학 교수로 옥스포드로 옮겨갈 때까지 스콧 & 바바라 블랙 존스 홉킨스 대학교 경제학과 교수였다. 2015년부터 런던경제대 백년제 교수로 재직하고 있으며 옥스퍼드주 누필드 칼리지의 교수로 남아 있다.

기부금

진화 게임 이론

진화적으로 안정된 전략 개념을 포함한 동적 안정성의 재래식 개념은 작은 일회성 편차가 자가 교정되는 상태를 식별한다. 이러한 안정성 개념은 독특한 행동과 실수에 의해 끊임없이 혼란스러워지는 사회 및 경제 시스템 분석과 보상에 대한 개인 및 집합적 충격을 분석하는 데 적절하지 않다. 연속적인 시간 과정을 위한 큰 편차의 프레이들린과 고젤의 (1984) 이론을 바탕으로, 딘 포스터와 페이튼 영 (1990)은 확률적 안정성의 보다 강력한 개념을 개발했다: " 확률적 안정성의 집합[SS]은 장기적으로 볼 때 시스템이 모든 개방된 세 가지 안에 있다는 것이 거의 확실하다.t 소음은 0"으로 서서히 증가하는 경향이 있으므로 S를 포함한다 [p. 221]. 이 솔루션 개념은 영(1993)이 일반 유한 상태 마르코프 체인에 대해 좀 더 다루기 쉬운 버전의 이론을 개발한 후 경제학과 게임 이론에 큰 영향을 미쳤다. 마코프 체인의 고정된 분포에서 양의 무게를 끌어들이면 상태는 확률적으로 안정적이다. 영은 확률적으로 안정된 상태를 식별하기 위한 강력한 그래프 이론 도구를 개발한다.

영은 영향력 있는 책 '개인의 전략과 사회 구조'에서 자신이 개척한 확률적 진화 게임 이론 분야에서 주요 결과를 명확하고 압축적으로 해설한다. 그는 '어댑티브 플레이'라고 불리는 사회적 상호작용의 모델을 소개한다. 고정된 게임을 하기 위해 많은 사람들로부터 에이전트를 무작위로 선택한다. 그들은 게임의 과거 플레이의 무작위 샘플을 바탕으로 근시안적인 최선의 반응을 선택한다. 놀이의 (경계) 역사의 진화는 유한 마코프 체인에 의해 설명된다. 특이적인 행동이나 실수는 과정을 끊임없이 혼란스럽게 해서, 모든 주들이 서로에게서 접근할 수 있도록 한다. 이는 마르코프 체인이 에르고딕적이기 때문에 공정의 장기간의 행동을 특징짓는 독특한 고정 분포가 있다는 것을 의미한다. 영과 공저자의 최근 연구는 이것과 다른 종류의 진화적 역학관계가 작은 교란이지만 비수용성인 지역 안정적 평형주의에서 학적으로 안정된 평형주의로 빠르게 전이될 수 있다는 것을 발견한다(Alieli and Young 2016, Kreindler and Young 2013, Kreindler and Young 2014).

이 이론은 2x2 조정 게임에서 시간이 무한대로 흘러감에 따라 위험-지배적 평형이 사실상 항상 실행된다는 것을 보여주기 위해 사용된다. 그것은 또한 어떤 개인도 분리되는 것을 선호하지 않더라도 사회 수준에서 주거지 분리가 발생한다는 토마스 셸링의 결과(1971)에 대한 공식적인 증거를 제시한다. 또한, 이론은 "게임 이론의 고합리성 솔루션 개념이 저합리성 요원들이 거주하는 세상에서 어떻게 등장할 수 있는지를 입증한다" [p. 144]. 영은 흥정 게임에서 내시(1950)와 칼라이-스모로딘스키(1975)의 교섭 해법이 상식이 없는 한정된 이성적 대리인들의 분권적 행동에서 나온다는 것을 보여준다.

게임에서 배우는 것

진화적 게임 이론이 대량의 에이전트들의 행동을 연구하는 반면, 게임에서의 학습 이론은 소수의 플레이어들의 행동이 균형이라는 어떤 개념에 부합하는지에 초점을 맞추고 있다. 이것은 도전적인 문제인데, 사회 체계는 자기 존중적이기 때문이다: 배우는 행위는 배워야 할 것을 변화시킨다. 플레이어의 신념, 행동 및 타인의 행동 사이에는 복잡한 피드백이 존재하며, 이는 데이터 생성 프로세스를 매우 비지속적으로 만든다. 영은 이 문학에 수많은 공헌을 했다. 포스터와 영(2001)은 정보가 불확실한 게임에서 혼합 평형파를 학습하는 베이시안 학습규칙의 실패를 증명한다. 포스터와 영(2003)은 선수들이 상대의 과거 플레이에 대해 가끔 테스트하는 상대의 전략에 대해 가설을 세우는 학습 절차를 소개한다. 이런 식으로 합리성에서 물러서면서 포스터와 영은 일반적인 정상적인 폼 게임에서 내시 평형을 이끌어내는 자연스럽고 견고한 학습 절차가 있음을 보여준다.

최근 게임에서의 학습에 관한 문헌은 영의 2004년 저서 《전략적 학습과 그 한계》에서 우아하게 검토되고 있다.

사회규범

영은 일련의 논문에서 확률적 진화 게임 이론의 기법을 사회 규범 연구에 적용했다(검토는 2015년 영 참조). 그 이론은 표준 역학의 네 가지 주요 특징을 식별한다.

(1) 지속성: 일단 규범이 마련되면 외부 조건의 변화에도 불구하고 장기간 지속된다.

(2) 팁: 규범이 바뀌면 갑자기 그렇게 한다. 확립된 규범으로부터의 편차는 처음에는 점진적으로 발생할 수 있다. 그러나 일단 중요한 개발자 덩어리가 형성되면, 공정 팁과 새로운 규범이 인구를 통해 빠르게 확산된다.

(3) 압축: 규범은 행동(예: 은퇴 연령, 농작물 공유 계약)이 표준 경제 모델에서 예측한 것보다 더 높은 수준의 적합성과 경제적 조건에 대한 낮은 응답성을 보인다는 것을 의미한다.

(4) 지역 적합성/지구적 다양성: 규범은 가능한 많은 평형주의 중 하나이다. 압축은 밀접하게 연결된 개개인이 특정 규범에 상당히 근접하게 부합한다는 것을 의미한다. 동시에, 다중 평준화의 존재는 인구에서 덜 밀접하게 연결된 개인들이 매우 다른 규범에 도달할 수 있다는 것을 암시한다.

이러한 예측은 경험적인 작업에서 도출된다. 영과 버크의 일리노이주 농작물 공유 계약 연구(2001)에서 여러 규칙들이 발견되었는데, 이 연구에서는 주의 여러 지역에서 수천 농장의 계약 조건에 대한 상세한 정보를 사용했다. 첫째, 계약조건에서 상당한 압축이 있었다. 모든 계약의 98%가 1/2-1/2, 2/5-3/5 또는 1/3-2/3 분할을 수반했다. 둘째로, 샘플을 북부 일리노이 주와 남부 일리노이 주에서 온 농장으로 분할할 때, 영과 버크는 각 지역 내 계약에서 높은 수준의 균일성을 발견했지만 지역 적합성/지구적 다양성 효과의 증거 등 지역 간에는 상당한 차이가 있다는 것을 발견했다. 노던 일리노이 주에서는 관례적인 점유율이 1/2 대 1/2이었다. Southern Illinois에서는 1/3-2/3 또는 2/5-3/5이었습니다.

혁신의 확산

영은 또한 인구에서 새로운 아이디어, 기술 및 실천요강의 확산을 이해하는 데 상당한 기여를 했다. 특정 사회 규범의 확산은 같은 틀 안에서 분석할 수 있다. 영은 여러 논문(Young 2003, Young 2011, Kreindler 및 Young 2014)을 통해 소셜 네트워크의 토폴로지가 개별 수준의 특정 채택 규칙에 따른 확산 속도와 특성에 어떤 영향을 미치는지 보여주었다.

영은 영향력 있는 2009년 논문에서 잘 혼합된 인구에서 서로 다른 입양 규칙에서 비롯될 수 있는 확산 역학에 관심을 돌렸다. 특히, 그는 세 가지 다른 종류의 확산 모델을 구별했다.

(1) 전염: 개인은 기존 채택자와 접촉한 후 혁신(새로운 아이디어, 제품 또는 관행)을 채택한다.

(2) 사회적 영향: 개인은 자신의 집단에 속한 개인의 중요한 집단이 혁신을 채택했을 때 혁신을 채택할 가능성이 높다.

(3) 사회적 기울기: 개인은 채택자의 지급액을 관찰하고 이러한 지급액이 충분히 높을 때 기술혁신을 채택한다.

세 번째 채택 과정은 행동 최적화 및 따라서 경제학의 표준 접근법과 가장 밀접하게 관련되어 있다. 그러나 처음의 두 과정은 이 주제에 관한 방대한 사회학 및 마케팅 문헌에 의해 집중된 것이다.

영은 개별적인 믿음과 선호에서 일반적인 형태의 이질성에 따라 이러한 각 과정의 평균 동적인 특징을 나타냈다. 각각의 역학에서 익숙한 S자형 채택 곡선을 산출하는 반면, 영은 총 채택 곡선에서 기본적인 채택 과정을 어떻게 추론할 수 있는지를 보여주었다. 각 공정마다 뚜렷한 발자국이 남아 있는 것으로 나타났다. 미국의 잡종 옥수수 입양에 관한 데이터를 살펴본 영은 사회 학습의 특징인 입양 초기 단계에서의 초경량 가속화에 대한 증거를 제시했다.

샤플리 값

영(1985)은 샤플리 가치의 공리화에 기여했다. 여유도 원리와 샤플리 가치의 관계를 이해하는 핵심 작품으로^[1] 평가된다. 영은 샤플리 가치가 협력 게임에서 플레이어의 한계 기여도에서만 계산된 유일한 대칭적이고 효율적인 솔루션 개념임을 보여준다. 따라서 샤플리 값은 단일성을 만족시키는 유일한 효율적이고 대칭적인 솔루션으로, 모든 연대에 대한 플레이어의 기여도가 약하게 증가할 때마다 이 플레이어의 할당도 약하게 증가해야 한다. 이는 협력 게임에서 플레이어의 생산성을 측정하는 척도로 샤플리 가치를 정당화하고 비용 할당 모델을 특히 매력적으로 만든다.^[2][3]

케메니 영 방법

더 케메니-영 메소드는 선거에서 가장 인기 있는 선택을 식별하기 위해 선호 투표와 쌍방향 비교 카운트를 사용하는 투표 시스템이다. 콘도르케트 수상자가 있으면 항상 가장 인기 있는 선택으로 꼽히기 때문에 콘도르케트 방식이다.

더 케메니-영 방법은 1959년에 존 케메니가 개발했다. 영과 레벤글릭(1978)은 이 방법이 보강을 만족하는 독특한 중립적 방법과 콘도르셋 기준을 만족시키는 방법이라는 것을 보여주었다. 다른 논문들 (1986년, 1988년, 1995년, 1997년)에서 영은 선호-차별에 대한 인식론적 접근법을 채택했다: 그는 객관적으로 '올바른' 것이 있다고 생각했지만 대안보다 알 수 없는 선호 질서가 있었고, 유권자들은 이러한 진정한 선호 질서의 시끄러운 신호를 받는다(cf). 콘도르케트의 배심원 정리). 영은 이러한 잡음 신호에 대해 단순한 확률론적 모델을 사용하여 케메니-을 보여주었다.젊은 방법은 진정한 선호도 순서의 최대우도 추정기였다. 영은 더 나아가 콘도르케트 자신이 케메니 영의 지배와 그 최대의 우도 해석에 대해 알고 있었지만 자신의 생각을 명확하게 표현할 수는 없었다고 주장한다.

참조 및 선택한 문서

• J. 케메니, "숫자 없는 수학", 다이달로스, 88 (1959), 577–591.
• H. P. Young과 A. 레벤글릭, 응용수학 35호, 제2호(1978년), 285–300에 관한 SIAM 저널 "콘도르케트의 선거 원칙의 일관성 있는 확장"
• B가 편집한 정보 풀링 및 그룹 의사결정에서 H. P. Young, "쌍방향 비교에서 최적의 랭킹과 선택". 그로프만과 G. 오웬(1986), JAI 프레스, 113–122.
• H.P Young, "협동형 게임의 단조로운 솔루션", International Journal of Game 이론, 14, No. 2 (1985), 65–72.
• H. P. Young, "콘도르셋의 투표 이론", 미국 정치학 리뷰 82, 2번(1988), 1231–1244.
• D. 포스터와 H.P Young, "Stochastic Evolution Game Dynamics", 이론 인구 생물학, 38 (1990), 219–232.
• H.P Young, "협약의 진화", Econometrica, 61 (1993), 57–84.
• H.P Young, Journal of Economic Ironics, 59 (1993), 145–168.
• H. P. Young, "최적 투표 규칙", Journal of Economic Perspectives 9, No.1 (1995), 51–64.
• H. P. Young, "그룹 선택과 개별 판단" 9장 공공 선택에 대한 관점: Hennis Mueller(1997) Cambridge UP, 181–200에 의해 편집된 핸드북.
• D. 포스터와 H.P Young, "합리적 대리인의 행동을 예측하는 것이 불가능함에 대하여" 미국 국립과학원 회보 98, 22호(2001), 12848–12853.
• H.P 영과 M.A. 버크, "경제 계약에서의 경쟁과 관습: 일리노이 농업의 사례 연구", 미국 경제 리뷰, 91(2001), 559–573.
• D. 포스터와 H.P Young, "학습, 가설 검정 및 나시 균형", 게임 및 경제 행동, 45(2003), 73–96.
• H.P Young, 복합진화시스템으로서의 경제에서 "사회관계망 혁신의 확산" vol. III, Lawrence E. 블룸과 스티븐 N. 더라우프, 에드스 옥스퍼드 대학 출판부, (2003년).
• H.P Young, "이종 인구에서의 혁신 확산: 전염, 사회적 영향 및 사회적 학습", American Economic Review, 99(2009), 1899–1924.
• H.P Young, "시행착오를 통한 학습", 게임 및 경제 행동, 65(2009), 626–643.
• D. 포스터와 H.P Young, Quarterly Journal of Economics, 125(2010), 1435–1458.
• H.P Young, "사회 혁신의 역학", 국립과학원 회보, 108, 4호(2011), 21285–21291.
• B.S.R. 프라델스키와 H.P Young, "분산 시스템에서 효율적인 나시 평형률 학습", 게임 및 경제 행동, 75(2012), 882–897.
• G. 크린들러와 H.P Young, "진화의 균형 선정에 있어서의 빠른 융합", 게임과 경제 행동, 80 (2013), 39–67.
• G. 크린들러와 H.P Young, "소셜 네트워크에서의 신속한 혁신 확산", 국립과학원 회보, 111 Suppl 3 (2014), 10881–10888.
• H.P Young, "사회규범의 진화", 연례 경제 리뷰, 7 (2015), 359–87.
• I. 아리엘리와 H.P영, "인구 게임에서의 확률적 학습 역학 및 융합 속도" 에코모미터 84(2016), 627–676.

책들

• H. Peyton Young (2004년). 전략적 학습과 그 한계. 옥스포드 영국: 옥스포드 대학 출판부. 내용과 소개.
• _____ (2001). Fair Presentation, 제2판 (M. L. Balinski. 워싱턴 D. C.: 브루킹스 연구소. 내용과 소개.^{[permanent dead link]}
• _____ (1998). 개별 전략 및 사회 구조: 기관의 진화론. 프린스턴, NJ: 프린스턴 대학 출판부. 내용과 소개.^{[permanent dead link]}
• _____ (1994). 자본: 이론과 실천에. 프린스턴 NJ: 프린스턴 대학 출판부. 내용과 소개.^{[permanent dead link]}

참조

외부 링크

• 영이 옥스포드 대학에서 그의 이력서와 출판물 전체 목록을 적은 페이지.
• 수학계보 프로젝트 페이튼 영