基于数据证券化的数据交易机制研究
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1. 文章背景
在当前数据交易的学术研究和产业实践中，市场机制的有效性往往受到限制。本文提出一种基于数据证券化的数据交易机制。该机制将数据所有权与使用权分离，将所有权证券化，通过集中定价与自由交易的两阶段市场机制实现定价和撮合交易。本质上，本文构建的交易机制重塑了用户与持有者之间形成的价格空间中的定价场景，将买方、卖方和市场对数据的价值感知反映在数据价格中。本文利用强化学习方法对所提机制进行仿真验证，为其实际可操作性和有效性提供初步证据。
2. 现有研究分类与问题
文章将现有的数据交易机制研究分为三类：
1.基于卖家视角：包括成本定价、数据质量评估定价和卖家收益最大化定价。
2.基于买家视角：考虑买家对数据的需求和应用场景，如基于数据使用收益、买家效用和客户感知价值的定价。
3.基于市场视角：结合买家和卖家信息，考虑市场因素，包括基于博弈论和拍卖理论的研究。
现有研究存在的问题包括：
1.市场机制的作用未充分发挥，现有研究多集中在数据产品定价，而未充分考虑市场机制对数据流动的促进作用。
2.定价机制的合理性不足，多为固定价格和平台中介交易，未能充分反映数据产品的不确定性价值。
3.市场进入成本高，现有的估值定价方式增加了数据交易和持有成本。
3. 基于数据证券化的数据交易机制设计
1.设计目标
实现市场定价，促进交易。
反映不同市场参与者对数据产品的价值评估。
明确交易过程中的利益相关者，实现数据所有权的转移和利益分配。
2.基本设置
数据产品权利：数据所有权被分割为多个最小单位进行证券化，以提高流动性；数据使用权则不可分割，属于最终购买者。
市场参与者：包括数据持有者（初始上传者）、数据交易者（持有流通所有权）和数据用户（购买使用权）。
3.数据市场交易机制
准备阶段：数据持有者提交数据产品描述，获得所有权和使用权。
集中定价阶段：基于第二价格密封出价拍卖机制，形成交易基础价格，并分配流通所有权。
自由交易阶段：通过买卖订单匹配，形成市场价格，促进所有权流通，并允许数据交易者购买使用权。
4. 数据交易机制模拟
1.模拟设计
环境设置：状态空间包括市场价格、剩余份额、参与者信息等；动作空间包括买卖订单。
代理设置：包括数据交易者和数据用户两种角色，使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法进行强化学习。
训练过程：使用经验回放机制，训练10,000时间步，每10步更新一次网络。
2.模拟结果
学习有效性验证：强化学习代理（Agent 2）的损失函数均值和标准差显著下降，表明代理在环境中学习成功。
学习稳定性验证：所有代理的损失函数均值和标准差均趋于稳定，表明学习过程稳定。
机制有效性验证：大多数代理能够通过优化策略获得更高的累积奖励，表明机制为参与者提供了优化和获利的互动交易环境。
正文
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