Scoring regler för att locka experter förutsägelser av slumpmässiga variabler brukar utvecklas förutsatt att experter härleda nytta endast från kvaliteten på sina förutsägelser (t.ex., poäng som tilldelas av regeln, eller payoff på en förutsägelse marknad). Vi studerar en mer realistisk miljö där (a) huvudmannen är en beslutsfattare och kommer att fatta ett beslut baserat på expertens förutsägelse; och (b) experten har ett inneboende intresse i beslutet. Till exempel kan experten på en beslutsmarknad dra olika nytta av de åtgärder som hennes chef vidtar. Som en följd av detta kommer experten vanligtvis att ha ett incitament att felrapportera sin prognos för att påverka valet av beslutsfattare om typiska poängsättningsregler används. Vi utvecklar en allmän modell för denna inställning och inför konceptet med en kompensationsregel. I kombination med expertens inneboende nytta för beslut, en ersättning regel framkallar en netto scoring regel som beter sig som en normal scoring regel. Förutsatt full kunskap om expertnytta, ger vi en fullständig karakterisering av alla (strikt) korrekta ersättningsregler. Vi analyserar sedan den situation där expertens nyttofunktion inte är fullt känd av beslutsfattaren. Vi visar gränser på: a) expert incitament att felrapportera; b) i vilken utsträckning en expert kommer att felrapportera; och c) beslutsfattare förlust i nytta på grund av sådan osäkerhet. Dessa gränser beror på naturliga sätt på graden av osäkerhet, den lokala graden av konvexitet av netto scoring funktion, och naturliga egenskaper hos beslutsfattarens nyttofunktion. De föreslår också optimeringsförfaranden för utformningen av ersättningsregler. Slutligen diskuterar vi kortfattat användningen av kompensationsregler som marknadsregler för egenintresserade experter på en förutsägelsemarknad.
Boutilier Ref anser dock att en expert har en inneboende nytta i beslutet och utvecklar en uppsättning kompensationsregler som i kombination med expertens nytta leder till lämpliga poängsättningsregler.
Eliciting Forecasts from Self-interested Experts: Scoring Rules for Decision Makers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}