公平报酬问题：成功的幻觉及其解决方法

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最后，我们根据时间步长ka后个体成功的实现情况，将人群划分为十分之一，每个个体包含N/10个代理，并且不使用每个代理的“真实”uIAndival值，这些值被假定为不可直接观察。我们计算每十分之一的技能和运气的平均值。本次模拟的目的是观察在什么条件下，根据对成功的一次观察，可以将“真正”的技能与“真正”的运气区分开来，从而模拟何时可以有效地使用基于结果的奖励。模拟将在不同的周期SKA中重复，我们称之为“审查周期”，即评估代理质量或“审查”代理的周期。图A.1显示了四个异质性增加的不同群体的结果。如上所述，每个群体都有四个不同的参数，这些参数在最上面的子批次中给出。下面的两个子图给出了相同人群的结果。这里，不重复这些参数，以免使图形太忙。每个子批次显示八个不同审查期的结果：一天（1D）、一周（1W）、一个月（1M）、一个季度（1Q）、半年（1H）、一年（1Y）、两年（2Y）和四年（4Y）。在这方面，在GBM过程中，表征人口特征的四个参数应视为年化数。x轴范围从1到10，区分不同的十分位数，1是最成功的，10是审查期后最成功的十分位数。y轴给出了每十分位中N/10个代理的平均技能、运气和夏普比率。

黑色虚线显示了该群体的样本外值，这意味着与十分位数或审查周期无关。就像等式（1）中的生产力一样，我们也将技能视为不同因素的乘积，如天赋、毅力、技能、分析智力、沟通能力、魅力、情商、社交技能。。。如果这些独立因子中的每一个都是正态分布的，则通过乘法组合将得到对数正态分布的聚合。请注意，每十分位技能定义为十分位代理的uiof算术平均值，luck是十分位代理的算术平均值的平方根，Sharpe比率是每十分位技能除以每十分位运气。夏普比率是衡量金融投资质量的标准指标，因为它提供了一个理论上有根据的风险调整绩效指标。图A.1：不同审查期后一年内每十分位数的技能、运气和夏普比率（定义为技能除以运气）T（1天、1周、1个月、1季度、半年、1年、2年和4年）和两个不同的人群，每列一个。黑色虚线显示了整个人群的样本外值。为了减少人物拥挤，图例仅添加到上部子地块。上地块下方的两个子地块具有相同的种群特征。A、 2模拟中间观察的效果我们遵循附录A.1中相同的基本模型，但我们没有使用过程的直接结果作为成功的衡量标准，而是将其除以估计的已实现波动率。

这个夏普比率将成为我们成功的新指标。同样，我们按照时间步长ka后他们实现的个人夏普比率，将人群分成十分之一，每一个都包含N/10个代理，并计算每十分之一的技能和运气的平均值。图a.2给出了增加中间步骤数量和一年审查期的结果。这些可以与图A中相同人群的绿线进行比较。1.图A.2：一年审查期后每十分位数的技能、运气和夏普比率（定义为技能除以运气）T、 夏普比率被用作成功的衡量标准，将不同的代理按十分位数排序。不同的曲线显示了用于估计已实现波动率的不同中间步骤数的结果。这些应与图A.1中相同人群的绿线进行比较。黑色虚线显示了整个人群的样本外值。为了减少图形的阴影，图例仅添加到上部子图中。上图下方的两个子地块具有相同的总体特征。A、 3文献中的工具和系统表A.1：文献综述：基于结果回报和风险调整后结果回报的工具和系统表A.2：文献综述：基于前瞻性回报的工具和系统。