คำถามติดแท็ก search-and-matching

1
ทฤษฎีที่ตรงกัน: เวลาในการค้นหา
พิจารณามาตรฐานเศรษฐกิจของ Diamonds Diamond อาจจินตนาการได้ว่าคนที่ค้นหานานขึ้นมีโอกาสที่จะจับคู่ใครสักคนเพื่อแลกเปลี่ยนกับคนอื่น มีบางสิ่งที่คล้ายกับสิ่งนี้ (ในส่วนใดส่วนหนึ่งของทฤษฎีการจับคู่) ตัวอย่างที่สองกล่าวว่าเราต้องการเพื่อให้ตรงกับการปลูกถ่ายตับระหว่างผู้บริจาคและผู้รับrยิ่งใครก็ตามที่รออยู่นานเท่าไหร่โอกาสในการจับคู่กับใครบางคนก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้นdddRrr ดังนั้นเราจะมีการกระจายตัวของและ wrt เวลาที่พวกเขาได้รับการรออยู่แล้ว และแทนที่จะเป็นฟังก์ชันจับคู่รวมเราจะมีบางสิ่งที่คำนึงถึงการแจกแจงเหล่านี้RrrdddM( r , d)M(r,d)M(r, d) สิ่งที่ได้ทำในพื้นที่นี้จนถึง

2
ความแตกต่างของฟังก์ชั่นค่าใน Burdett Mortensen (1998)
ขณะนี้ฉันกำลังเดินทางผ่าน Burdett และกระดาษแบบดั้งเดิมของ Mortensen ในการค้นหางาน สิ่งที่ควรเป็นเรื่องง่ายในการค้นหานิพจน์สำหรับค่าจ้างการจองนั้นซับซ้อนกว่าเล็กน้อยโดยการมีตัวดำเนินการสูงสุด เรากำลังเผชิญกับสมการของเบลแมนต่อไปนี้สำหรับมูลค่าของงานที่จ่ายค่าจ้างWww. สมการ Bellman เป็นมาตรฐาน มูลค่าของงานที่จ่ายWww ประกอบด้วยค่าจ้าง Www บวกกับกำไรที่คาดหวังจากการค้นหาและการหางานที่ลดลงโดยความน่าจะเป็นที่มีการเสนองานมา λ1λ1\lambda_1 บวกกับการสูญเสียเนื่องจากการว่างงานเมื่องานถูกทำลายในอัตรา δδ\delta. มูลค่าของการว่างงานV0V0V_0 ประกอบด้วยสิทธิประโยชน์กรณีว่างงาน ขbb บวกกำไรที่คาดหวังจากการเป็นลูกจ้างลดราคาโดยความน่าจะเป็นที่มีข้อเสนอ λ0λ0\lambda_0. หมายเหตุความน่าจะเป็นที่ทำกับข้อเสนอนั้นแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับว่ามีคนจ้างงานหรือว่างงานอยู่แล้ว การกระจายข้อเสนอได้รับจากFFF RV1( w ) = w +λ1[ ∫สูงสุด{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 …

0
อัตราการหางานในรุ่นโกศบอลกับประเภท
การติดตั้งสมมติว่าคุณมีพนักงานสองประเภทสูงและต่ำ หุ้นของประเภทต่ำในหมู่ประชากรว่างงานเป็นPฉันต้องการค้นหาอัตราการหางานสำหรับประเภทเหล่านี้PPP การจับคู่การจับคู่คือผ่านโมเดลโกศบอล: ผู้ว่างงานแต่ละคนมีลูกเดียว (ใบสมัคร) ที่เขาโยนโดยการสุ่มลงในโกศ (ตำแหน่งว่าง) แต่ละตำแหน่งจะมีแอปพลิเคชั่นมากมายผสมกันจากทั้งสองประเภท ตำแหน่งที่ว่างจะเลือกประเภทที่สูง (โดยการสุ่ม) เมื่อใดก็ตามที่มีอย่างใดอย่างหนึ่งไม่เช่นนั้นจะเลือกแบบสุ่มในกลุ่มทั้งหมด (แบบต่ำ) ของผู้สมัคร แสดงโดยฟังก์ชันความน่าจะเป็นมวลของตำแหน่งที่มีแอปพลิเคชันจำนวนมากx ∈ [ 0 , ∞ )x∈[0,∞) x \in [0, \infty)ก.( x )ก.(x)g(x)xxx อัตราการหางานอัตราการหางานโดยเฉลี่ยของแต่ละพูลนั้นเท่ากับโอกาสในการว่างงานที่เฉพาะเจาะจงของกลุ่มการหางานนั้น พิจารณาอัตราการจับคู่ของประเภทต่ำ: แสดงถึงความน่าจะเป็นของการจับคู่ประเภทต่ำเฉพาะความน่าจะเป็นของตำแหน่งว่างที่ไม่มีเงื่อนไขโดยไม่มีประเภทสูง จากนั้นอัตราการหางานต่ำของประเภทคือP ( x h = 0 )P( M)P(M)P(M)P( xชั่วโมง= 0 )P(xชั่วโมง=0)P(x_h = 0) P( M) P( xชั่วโมง= = 0 | M) …
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.