Information Aggregation in Markets with Analysts, Experts, and Chatbots
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摘要
本文结合Grossman-Stiglitz模型，建立一个分析市场信息聚合的框架，发现交易者分享私人信息虽无法收费且不持仓，却能获得信息优势，且价格的信息含量关于发布信息的交易者人数表现为U型，即少数专家反而阻碍了信息聚合，而所有人均发布信息时信息聚合效率最高。此外，报告探讨了交易者向聊天机器人求助的场景，揭示了其对信息共享激励机制的影响 [page::0][page::1][page::6][page::7][page::8]。
