008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
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■020    ▼a9798380384919
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30575982
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a231
■1001  ▼aKhalfan,  Nawaaz.
■24510▼aStrategic  Search  and  Exploration▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bUniversity  of  Pennsylvania.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(104  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-03,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Vohra,  Rakesh;Mailath,  George  J.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Pennsylvania,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aThis  dissertation  extends  models  of  search  and  exploration  to  account  for  strategic  interactions  typical  of  important  economic  environments.  Foundational  models  of  search  and  exploration  seldom  consider  multiple  searchers  or  explorers,  mostly  treat  the  options  being  searched  as  exogenous,  and  are  often  solved  with  dynamic  programming  which  can  obfuscate  some  properties  of  the  optimal  search  behaviour.  This  dissertation  extends  our  understanding  of  the  economic  behaviour  by  incorporating  strategic  features  into  these  models  and  studying  optimum  and  equilibrium  behaviour.The  first  chapter  studies  strategic  private  exploration  games  with  destructive  ties.  In  a  strategic  exploration  game,  players  determine  the  order  in  which  they  explore  available  options,  with  the  objective  of  maximizing  the  sum  of  rewards  they  discover  first.  Exploration  is  private  in  the  sense  that  players  cannot  condition  the  order  in  which  they  explore  on  their  competitor's  strategy.  This  chapter  describes  equilibria  in  private  exploration  games  where  simultaneous  discovery  eliminates  the  available  reward.  Symmetric  equilibria  in  these  games  are  easy  to  compute  and  depend  on  the  diversity  of  expected  rewards  and  the  number  of  competitors.The  second  chapter  outlines  optimal  allocation  when  inspection  is  noisy.  Here,  a  principal  receives  an  unknown  reward  from  allocating  to  an  agent  who  has  private  information  about  the  reward.  Prior  to  allocating,  the  principal  may  elicit  a  report  from  the  agent  and  inspect  them  at  a  cost,  but  must  do  so  without  transfers.  When  the  private  information  is  noisy,  the  mechanism  that  maximizes  the  principal's  expected  return  segments  signals  into  two  groups,  inspects  high  types,  allocating  to  them  only  if  the  inspected  return  is  sufficiently  positive,  and  doesn't  inspect  low  types,  compensating  them  with  a  small  probability  of  allocation.  This  relates  to  a  number  of  applied  settings  such  as  employer  hiring  strategies,  public  grant  mechanisms,  and  portfolio  investment  rules.In  the  final  chapter,  Weitzman's  canonical  search  problem  is  mapped  into  a  linear  program  and  Pandora's  rule  is  re-derived.  This  demonstrates  the  applicability  of  the  polyhedral  approach,  and  contributes  to  the  adaption  of  Pandora's  rule  to  a  wider  class  of  problems.
■590    ▼aSchool  code:  0175.
■653    ▼aExploration
■653    ▼aGame  theory
■653    ▼aStrategic  interactions
■653    ▼aSymmetric  equilibria
■653    ▼aEmployer  hiring  strategies
■690    ▼a0511
■690    ▼a0501
■71020▼aUniversity  of  Pennsylvania▼bEconomics.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-03A.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0175
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16934379▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024