Vi designar och analyserar cirka intäktsmaximerande auktioner i allmänna enkelparameterinställningar. Budgivare har offentligt observerbara attribut, och vi antar att värderingarna av oskiljaktiga budgivare är oberoende från en gemensam distribution. Avgörande är att vi antar att alla värderingsutdelningar i förväg är okända för säljaren. Trots detta handikapp visar vi hur vi kan uppnå ungefär optimala förväntade intäkter - nästan lika stora som vad som skulle kunna uppnås om distributionerna var kända i förväg - under ganska allmänna förhållanden. Vårt mest allmänna resultat gäller godtyckliga nedstängda enparametermiljöer och värderingsdistributioner som uppfyller ett standardriskförhållande. Vi utgår också från att ingen anbudsgivare har ett unikt attributvärde, vilket uppenbarligen är nödvändigt med okända och attributberoende värderingsdistributioner. Här ger vi en auktion som, för varje sådan miljö och okänd värderingsfördelning, har förväntat intäkter åtminstone en konstant del av den förväntade optimala välfärden (och därmed intäkter). En viktig idé i vår auktion är att associera varje budgivare med en annan som har samma attribut, där den andra budgivarens värdering fungerar som ett slumpmässigt reservpris för den första. Konceptuellt visar vår analys att även ett enda urval från en distribution - den andra budgivarens värdering - är tillräcklig information för att få nästan optimala förväntade intäkter, även i ganska allmänna miljöer.
REF initierade denna litteratur, som visar att i en enda punkt miljö, ett enda prov från en regelbunden distribution (som används som pris) är tillräckligt för att få en 2- approximation till den optimala intäkterna.
Revenue maximization with a single sample
{'venue': "EC '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}