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L'impatto dei sistemi di prezzo automatizzati sui prezzi di mercato

I prezzi automatizzati possono portare a prezzi sorprendenti e alti senza una collusione diretta.

Eshwar Ram Arunachaleswaran, Natalie Collina, Sampath Kannan, Aaron Roth, Juba Ziani

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Prezzi Automatizzati: UnaPrezzi Automatizzati: UnaSpada a Doppio Filosenza che i venditori ne parlino.I prezzi più alti potrebbero spuntare
Indice

Nel mercato di oggi, i sistemi di prezzo automatici stanno diventando comuni. Questi sistemi aiutano i venditori a decidere quanto chiedere per i loro prodotti. Tuttavia, c'è sempre più preoccupazione che questi sistemi possano portare a prezzi più alti, anche senza alcuna comunicazione diretta tra i venditori. Questo articolo esplora l'idea che questi sistemi automatizzati possano collaborare, o "colludere", per impostare prezzi che giovano a loro più del normale prezzo competitivo.

Le Basi della Competizione

Quando due venditori offrono lo stesso prodotto, la concorrenza di solito spinge i prezzi verso il basso. Se un venditore imposta un prezzo troppo alto, l'altro venditore può abbassare il proprio prezzo di poco e catturare l'intero mercato. Questa idea è radicata nelle teorie economiche classiche dove la concorrenza porta a prezzi più bassi. Ci riferiamo ai prezzi che risultano dal comportamento competitivo come "prezzi competitivi".

Tuttavia, se i prezzi rimangono alti, potremmo sospettare comportamenti anti-competitivi. Il comportamento anti-competitivo si verifica quando i venditori si coordinano per mantenere i prezzi elevati, il che può limitare le scelte per i consumatori e ridurre l'efficienza complessiva del mercato.

Definire il comportamento anti-competitivo è complesso, poiché le opinioni tradizionali sostengono che siano necessari accordi chiari o minacce per la collusione. Recenti studi accademici suggeriscono che gli algoritmi di prezzo possono raggiungere prezzi più alti senza comunicazione diretta attraverso un processo noto come collusione algoritmica. Questi algoritmi possono imparare a mantenere prezzi elevati attraverso interazioni ripetute, dove un venditore può decidere di punire l’altro per aver abbassato i prezzi.

Il Ruolo degli Algoritmi

Gli algoritmi che i venditori usano per impostare i prezzi possono differire nel modo in cui operano. Alcuni algoritmi possono adattarsi in base alle azioni dei loro concorrenti, mentre altri agiscono in modo indipendente. Recenti ricerche suggeriscono che anche se un algoritmo non utilizza esplicitamente minacce o non coordina con altri, possono comunque risultare prezzi elevati.

Quando un venditore impiega un algoritmo "senza rimpianti", potrebbe non dover preoccuparsi di essere sotto prezzo dai concorrenti. Un venditore che segue, scegliendo una strategia per ottimizzare il proprio fatturato entro i limiti imposti dalle scelte del primo venditore, potrebbe finire con prezzi complessivamente più alti.

Risultati sulle Strategie di Prezzo

La ricerca mostra che quando un venditore usa un algoritmo senza rimpianti, anche un concorrente che utilizza una semplice strategia di prezzo fisso può raggiungere alti ricavi. Questo suggerisce che i sistemi automatizzati possono portare a risultati che somigliano ai prezzi monopolistici, anche senza alcuna collaborazione esplicita o minacce.

I risultati indicano che se un venditore utilizza un algoritmo senza rimpianti, crea un ambiente dove il concorrente può avere successo con varie strategie, portando comunque a prezzi superiori a quelli competitivi. Così, entrambi i venditori possono trarre vantaggio da prezzi elevati senza colludere nel senso tradizionale.

Esplorando Prezzi Competitivi e Non Competitivi

In questo panorama competitivo, distinguiamo tra tre scenari di prezzo: prezzi competitivi, prezzi supra-competitivi e prezzi simili a monopolio.

  1. Prezzi Competitivi: Questi sono prezzi che nascono dalla concorrenza tradizionale, dove i venditori impostano i loro prezzi per catturare quote di mercato.
  2. Prezzi Supra-Competitivi: Questi prezzi sono più alti dei prezzi competitivi e nascono da comportamenti che limitano la concorrenza, anche se i venditori non coordinano esplicitamente.
  3. Prezzi Simili a Monopolio: Questi sono prezzi che si avvicinano al prezzo più alto che i venditori possono chiedere senza concorrenza.

La Meccanica dei Giochi di Prezzo

I giochi di prezzo si verificano quando i venditori impostano ripetutamente i prezzi nel tempo, influenzando le decisioni reciproche. In questi giochi, i venditori possono apprendere dalle interazioni passate e adeguare di conseguenza le loro strategie di prezzo. Consideriamo due modelli principali: un modello base in cui il venditore con il prezzo più basso cattura l'intero mercato e un modello più complesso in cui prezzi più alti possono comunque attrarre un certo interesse.

Nella nostra analisi, dimostriamo che anche una strategia semplice può generare alti ricavi, e questo è vero anche quando i venditori non utilizzano minacce o strategie complesse. La presenza di un algoritmo senza rimpianti consente ai venditori di massimizzare i loro risultati in questi giochi di prezzo, portando a prezzi medi più alti nonostante l'assenza di collusione esplicita.

Implicazioni per Venditori e Consumatori

I risultati della nostra ricerca hanno importanti implicazioni per venditori e consumatori. I venditori potrebbero trovare vantaggioso utilizzare sistemi di prezzo automatizzati, anche a rischio di portare involontariamente a prezzi più alti. I consumatori, d'altra parte, potrebbero affrontare scelte limitate e costi più elevati a causa di queste strategie di prezzo automatiche.

Conclusione

Il panorama dei prezzi automatizzati è complesso, con implicazioni che vanno oltre la semplice concorrenza. Le interazioni tra diverse strategie di prezzo sollevano interrogativi sulle stesse definizioni di comportamento anti-competitivo. Man mano che i venditori si affidano sempre più agli algoritmi per determinare le loro strutture di prezzo, il potenziale di prezzi più alti senza collusione esplicita diventa evidente.

Questa intuizione spinge a riesaminare cosa costituisce collusione e comportamento anti-competitivo nel mercato moderno. Sono necessari ulteriori studi per esplorare come questi algoritmi di prezzo possano essere monitorati e regolamentati per garantire un ambiente competitivo per tutti i partecipanti al mercato.

Fonte originale

Titolo: Algorithmic Collusion Without Threats

Estratto: There has been substantial recent concern that pricing algorithms might learn to ``collude.'' Supra-competitive prices can emerge as a Nash equilibrium of repeated pricing games, in which sellers play strategies which threaten to punish their competitors who refuse to support high prices, and these strategies can be automatically learned. In fact, a standard economic intuition is that supra-competitive prices emerge from either the use of threats, or a failure of one party to optimize their payoff. Is this intuition correct? Would preventing threats in algorithmic decision-making prevent supra-competitive prices when sellers are optimizing for their own revenue? No. We show that supra-competitive prices can emerge even when both players are using algorithms which do not encode threats, and which optimize for their own revenue. We study sequential pricing games in which a first mover deploys an algorithm and then a second mover optimizes within the resulting environment. We show that if the first mover deploys any algorithm with a no-regret guarantee, and then the second mover even approximately optimizes within this now static environment, monopoly-like prices arise. The result holds for any no-regret learning algorithm deployed by the first mover and for any pricing policy of the second mover that obtains them profit at least as high as a random pricing would -- and hence the result applies even when the second mover is optimizing only within a space of non-responsive pricing distributions which are incapable of encoding threats. In fact, there exists a set of strategies, neither of which explicitly encode threats that form a Nash equilibrium of the simultaneous pricing game in algorithm space, and lead to near monopoly prices. This suggests that the definition of ``algorithmic collusion'' may need to be expanded, to include strategies without explicitly encoded threats.

Autori: Eshwar Ram Arunachaleswaran, Natalie Collina, Sampath Kannan, Aaron Roth, Juba Ziani

Ultimo aggiornamento: 2024-12-13 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2409.03956

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.03956

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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