Motiverad av de nyligen lanserade marknaderna för handel med mobila data (t.ex. China Mobile Hong Kongs andra exChange Market) studeras problemet med handel med mobila data under framtida osäkerhet om dataefterfrågan. En mäklarbaserad marknad införs, där säljare och köpare föreslår sina försäljnings- och inköpskvantiteter till den handelsplattform som motsvarar marknadens utbud och efterfrågan. För att förstå användarnas realistiska handelsbeteenden, föreslås en framtidsteori (PT) modell från beteendeekonomi, vilket inkluderar den allmänt antagna förväntade nytta teori (EUT) som ett specialfall. Även om PT-modellering leder till ett utmanande problem med icke-konvex optimering, kan den optimala lösningen kännetecknas av att utnyttja den enmodala strukturen hos den objektiva funktionen. Baserat på denna analys är en algoritm utformad för att hjälpa till att uppskatta användarnas risk preferenser och ge handelsrekommendationer dynamiskt, med tanke på den senaste marknaden och användningsinformation. Det visas genom simuleringar att riskpreferenserna har en betydande inverkan på en användares beslut och resultat: en riskbenägen dominerande användare kan garantera en högre minimivinst i handeln, medan en risksökande dominerande användare kan uppnå en högre maximal vinst. Genom att jämföra med EUT-riktmärket visar det sig att en PT-användare med en låg referenspunkt är mer villig att köpa mobila data. Jämfört med en EUT-användare är en PT-användare dessutom mer villig att köpa mobila data när sannolikheten för stor efterfrågan på data är låg.
Yu m.fl. REF föreslog en mobil datahandelsmodell baserad på prognosteorin i beteendeekonomi för att handla mobila data som kvantitet mellan mobila användare genom att beakta datakrav och efterfrågeosäkerhet.
Mobile Data Trading: Behavioral Economics Analysis and Algorithm Design
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}