Vinnande uppsats om algoritmer och prissättning

– I min uppsats lär sig algoritmerna att samarbeta och sätta högre priser efter en lång träningsperiod. Det ger en varning om att även prisalgoritmer kan lära sig att samarbeta och att vi i framtiden kommer att behöva ett nytt sätt att hantera den typen av kartellbildning. Det säger Filip Mellgren som vann första pris med sin uppsats i kategorin ekonomi i Konkurrensverkets uppsatstävling 2020.

Publicerad den 10 december 2020.

Uppsatsen lades fram vid Nationalekonomiska institutionen vid Handelshögskolan i Stockholm och har titeln "Tacit collusion with deep multi-agent reinforcement learning". Uppsatsen belönas med 25 000 kronor.

Filip Mellgren. 1:a pristagare i kategorien ekonomi i Konkurrensverkets uppsatstävling 2020.
Bildtext: Filip Mellgren, Nationalekonomiska institutionen, Handelshögskolan i Stockholm. 

 

Vad är ämnet för din uppsats?
– Min uppsats handlar om prisalgoritmer baserade på maskininlärning och huruvida ett utbredd användande av sådana algoritmer kan leda till högre priser för konsumenter. Mer specifikt undersöker jag om inlärnings-algoritmer kan lära sig att samarbeta också i mer högdimensionella miljöer med hjälp av funktionsapproximering.

Varför valde du att fördjupa dig i just detta ämne?
– Min tanke var att ämnet kändes aktuellt, och samtidigt såg jag det som en möjlighet att lära mig mer om något intressant.

Kan du berätta om hur du tänkte kring upplägget av uppsatsen?
– Efter att ha kommit på en huvudidé ville jag försäkra mig om att den gick att genomföra. Så jag började med biten som verkade svårast och mest riskfylld: implementeringen av själva algoritmerna. Därmed kunde jag ägna slutet av skrivandet åt att fylla i sådant som var trevligt att få med, men som inte var absolut nödvändigt. En annan tanke bakom upplägget var att använda mig av en top-down-struktur enligt vilken jag började skriva rubriker, och bara skrev riktiga meningar när jag var säker på att de faktiskt skulle vara med i uppsatsen när jag lämnade in den.

Vilka är de viktigaste resultaten i uppsatsen?
– I min uppsats lär sig algoritmerna att samarbeta och sätta högre priser efter en lång träningsperiod. Det ger en varning om att även prisalgoritmer som använder sig av funktionsapproximering kan lära sig att samarbeta och att vi i framtiden kommer att behöva ett nytt sätt att hantera den typen av kartellbildning. Samtidigt vill jag tona ner resultaten eftersom prisalgoritmerna i min uppsats går att utnyttja på ett sätt som gör att det inte vore smart av ett företag att implementera dem.

Vad gör du nu? Studerar du fortfarande eller har du börjat jobba?
– Just nu arbetar jag hemifrån som forskarassistent och R-programmerare för ett team bestående av makroekonomer på Institute of International Economics i Stockholm, och University of St.Gallen.

Publicerad den 10 december 2020.

Relaterad information

Senast uppdaterad: