Questions tagged «search-and-matching»

考虑标准的钻石椰子经济性。可以想象，搜索时间更长的人与某人进行交易的可能性不同。 在匹配理论的任何部分都做了类似的事情吗？ 第二个例子说，我们要在供体和受者之间匹配肝移植。任何人等待的时间越长，与另一边的人相匹配的可能性就越高。dddrrr 因此，我们将得到和 wrt他们已经等待的时间的分布。而不是聚合匹配函数我们将考虑这些分布。rrrdddM(r,d)M(r,d)M(r, d) 到目前为止，这方面做了什么？

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我目前正在研究Burdett和Mortensen在求职中的经典论文。max运算符的存在使查找保留工资的表达式应该是一件容易的事，这使它变得稍微复杂了一些。对于支付工资的工作的价值，我们面对着下面的Bellman方程。Bellman方程是标准的。的高薪的工作价值由工资加上搜索，并找到一个工作机会走来的概率贴现一个更好的工作期望增益加上由于成为失业者当工作在速度破坏损失。失业值wwwwwwwwwλ1λ1\lambda_1δδ\deltaV0V0V_0由失业救济金加上被录用的可能性折现后的预期就业收益。请注意，提出报价的可能性取决于某人已被雇用还是失业。要约的分配由 \ begin {equation} rV_0 = b + \ lambda_0 \ bigg [\ int \ max \ {V_0， V_1（\ tilde {x}）\} \; dF（\ tilde {x}）-V_0 \ bigg] \ end {equation}由于V_1（w）随w的增加而V_0与之无关，我们知道预留工资存在，如果bbbλ0λ0\lambda_0FFF rV1(w)=w+λ1[∫max{V1(w),V1(x~)}−V1(w)]dF(x~)+δ[V0−V1(w)]rV1(w)=w+λ1[∫max{V1(w),V1(x~)}−V1(w)]dF(x~)+δ[V0−V1(w)]\begin{equation} rV_1(w)=w+\lambda_1\bigg[\int \max\{V_1(w),V_1(\tilde{x})\}-V_1(w)\bigg]\;dF(\tilde{x})+\delta [V_0-V_1(w)] \end{equation} rV0=b+λ0[∫max{V0,V1(x~)}dF(x~)−V0]rV0=b+λ0[∫max{V0,V1(x~)}dF(x~)−V0]\begin{equation}rV_0=b+\lambda_0 \bigg[\int \max\{V_0,V_1(\tilde{x})\}\;dF(\tilde{x})-V_0\bigg]\end{equation}V1(w)V1(w)V_1(w)wwwV0V0V_0w>R⟹V1(w)>V0w>R⟹V1(w)>V0w>R\implies V_1(w)>V_0，w<R⟹V1(w)<V0w<R⟹V1(w)<V0w

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设为贴现率，V为某选项值，一些基本值。0&lt;ρ&lt;10&lt;ρ&lt;10 < \rho < 1VVVFFF ρV=βV+FρV=βV+F \rho V = \beta V + F 您可以访问一些选项值，它将始终为您提供一些基本流量值，并且您可以访问初始选项值的另一个（初始值/索赔的某种放大）。我们得到了解决期权价值的问题˚F βVVVFFFββ\beta V=Fρ−βV=Fρ- β V = \frac{F}{\rho - \beta} 现在，这可能只是让我感到困惑，但通常在这里我们只检查是不是完全为零。ρ−βρ- β\rho - \beta 对于，我们有V是价值比原来更加˚F。我怎样才能理解ρ &lt; β的情况？即使对于零和一之间的β和ρ，这些都是非常可能的。在这种情况下，分母变为负值，选项V的值为负。怎么了？ρ&gt;βρ&gt;β\rho > \betaVVVFFFρ&lt;βρ&lt;β\rho < \betaββ\betaρρ\rhoVVV 扩展示例 根据流行的请求，这里是模型的更通用版本（仍然是抽象，但希望这提供了足够的上下文。 认为大约为空位的值，在一个搜索和匹配上下文。鉴于市场紧张度θ，您将找到速率为q （θ ）的匹配。职位空缺与流动成本有关c。VVVθθ\thetaq(θ)q（θ）q(\theta)cCc 现在，一旦你与失业工人相匹配，你可以决定接受那场比赛（，或拒绝他（β = 0）。事实上，整个线β ＆Element; [ 0 ，1 ]是允许的，了解它作为混合策略。事实上，考虑到空缺具有代表性，混合策略可以理解为人口份额。β=1)β=1）\beta = 1)β=0β=0\beta = 0β∈[0,1]β∈[0，1]\beta …

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