非常规交换：虚拟货币的统计分析方法

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

英文标题：
《Unconventional Exchange: Methods for Statistical Analysis of Virtual
  Goods》
---
作者：
Oliver James Scholten and Peter Cowling and Kenneth A. Hawick and
  James Alfred Walker
---
最新提交年份：
2019
---
英文摘要：
  Hyperinflation and price volatility in virtual economies has the potential to reduce player satisfaction and decrease developer revenue. This paper describes intuitive analytical methods for monitoring volatility and inflation in virtual economies, with worked examples on the increasingly popular multiplayer game Old School Runescape. Analytical methods drawn from mainstream financial literature are outlined and applied in order to present a high level overview of virtual economic activity of 3467 price series over 180 trading days. Six-monthly volume data for the top 100 most traded items is also used both for monitoring and value estimation, giving a conservative estimate of exchange trading volume of over {\\pounds}60m in real value. Our worked examples show results from a well functioning virtual economy to act as a benchmark for future work. This work contributes to the growing field of virtual economics and game development, describing how data transformations and statistical tests can be used to improve virtual economic design and analysis, with applications in real-time monitoring systems.
---
中文摘要：
虚拟经济中的恶性通货膨胀和价格波动有可能降低玩家满意度并减少开发商收入。本文描述了监测虚拟经济中波动性和通货膨胀的直观分析方法，并以日益流行的多人游戏《老派Runescape》为例。概述并应用了从主流金融文献中提取的分析方法，以便对180个交易日内3467个价格系列的虚拟经济活动进行高水平的概述。前100个交易量最大项目的六个月交易量数据也用于监测和价值估计，保守估计实际交易量超过6000万英镑。我们的工作示例显示了一个运行良好的虚拟经济的结果，可以作为未来工作的基准。这项工作有助于虚拟经济和游戏开发领域的发展，描述了如何利用数据转换和统计测试改进虚拟经济设计和分析，并将其应用于实时监控系统。
---
分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
--

---
PDF下载：
--> Unconventional_Exchange:_Methods_for_Statistical_Analysis_of_Virtual_Goods.pdf (309.18 KB)

2022-6-23 23:23:29 上传

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：统计分析方法 统计分析 虚拟货币 分析方法 货币的

非常规交换：虚拟货物的统计分析方法Soliver James Scholten*, 彼得·考林*, Kenneth A.Hawick+和James Alfred Walker*, IEEE高级成员*约克大学计算机科学系，约克赫灵顿，YO10 5GE，英国电子邮件：{ojs524，peter.cowling，james.walker}@York。ac.uk+赫尔大学计算机科学系，赫尔，HU6 7RX，uk电子邮件：k.a。hawick@hull.ac.ukAbstract-虚拟经济中的过度膨胀和价格波动有可能降低玩家满意度并减少开发者收入。本文描述了监控虚拟经济中波动性和波动性的直观分析方法，并以日益流行的多人游戏《老派Runescape》为例进行了说明。概述并应用主流金融文献中的分析方法，以高水平概述超过180个交易日的3467个价格系列的虚拟经济活动。前100个交易量最大项目的六个月交易量数据也用于监测和价值估计，保守估计交易所交易量实际价值超过6000万英镑。我们的工作示例显示了一个运行良好的虚拟经济的结果，可以作为未来工作的基准。这项工作有助于虚拟经济和游戏开发领域的发展，描述了如何利用数据转换和统计测试改进虚拟经济设计和分析，并将其应用于实时监控系统。关键词：虚拟经济、虚拟商品、交换、统计分析。一、 简介虚拟过度膨胀降低了个人使用其拥有的虚拟货币购买物品的能力，实际上改变了游戏的进展速度，使新玩家的进展更慢，现有玩家物品的相对价值将随着时间的推移而下降【1】。

虚拟经济中的过度膨胀原因包括虚拟货币和/或项目的添加/删除机制的校准不正确、代码中的复制错误或外部因素，如黄金种植活动，每一个因素都会以高于经济可承受的速度增加流通中的虚拟货币量。本文探讨了可用于现有数据集的分析方法，以使虚拟经济控制器能够识别非标准行为以及游戏更新或宏观交易添加等行为的潜在破坏性影响。我们首先介绍虚拟经济、虚拟商品和虚拟世界中出现的新兴经济现象。这项工作得到了EPSRC智能游戏和游戏智能博士培训中心（IGGI）[EP/L015846/1]和数字创意实验室（DigitalCreative.ac.uk）的支持，由EPSRC/AHRC/Innovate uk联合资助，批准号为EP/M023265/1。虚拟经济可以简明扼要地描述为用户生成、交易和消费虚拟商品的新兴现象[3]。这一定义得到了Nazir和Lui的综合评论[4]以及《互联网经济学手册》[6]中Knowles和Castronova\'schapter[5]的支持。人们发现，这些经济体与实体经济体有许多相似之处，但也有一些重要差异。这些可以总结为缺乏监管，新虚拟资产的生成没有上限，治理完全依赖于虚拟世界的开发人员。

这种自由为开发人员提供了丰富的景观，以创造令人印象深刻的用户体验，像OldSchool Runescape这样的游戏提供了一个环境，玩家可以在其中探索、交易并提高他们的化身能力，以实现更大的成就。虚拟商品可以被描述为虚拟世界中相互竞争的数字代币，这是Hamari和Keronen研究人们为什么购买这些虚拟商品的工作【7】。应该注意的是，虽然从字面意义上来说，创建商品，就像开发人员数据库中的数据一样，只需要很少的努力，但在虚拟世界的规则下创建商品需要一些工作（例如击败某个老板或旅行一段距离）。通过简要介绍虚拟经济和虚拟商品，我们可以讨论它们在一般意义上表现出的现象，特别是开发商行为引起的价格行为。由于虚拟商品本身可以由虚拟经济的控制者随意创建和销毁，因此它们的供给和需求受到几个重要影响。以游戏更新或新版本的形式将新的虚拟商品引入现有系统是首要关注的问题。引入新的虚拟商品后，与之共享类似功能的现有商品可能会贬值，由于其相对缺乏丰富性，其价格可能会上涨，或者如果游戏供应商提供固定且可补充的价格，其价格可能根本不会变动。正是这些类型的影响导致了虚拟经济的不稳定，增加了虚拟过度膨胀的风险和其他不良行为，如玩家过度的黄金养殖。对虚拟经济及其行为的研究也比游戏设计和玩家满意度有更广泛的影响。

卡斯特罗诺娃（Castronova）[8]、诺尔斯（Knowles）[9]和莱顿·维塔（Lehdonvirta）[10]研究了虚拟世界作为低技能工作的未来，978-1-7281-1884-0/19/$31.00摄氏度2019年IEEE其起源、问题及其监管。这些作品都通过严肃的学术和监管视角来看待虚拟世界，以确定其治理中的问题和更广泛的影响。鉴于本文所述虚拟世界中存在的货币和商品的真实价值，这一点尤其重要。最后，本文概述如下：第二节讨论了虚拟商品交换的机制，以及作为第三节工作一部分收集的数据。然后，我们讨论了第四节中使用的数据分析方法，并对每种方法进行了简要解释和论证。根据确定的数据和方法，我们提出了几个通过纯观测第五节获得的初步发现。然后，我们提出了主要结果，包括描述第六节中提出的每种方法的图表。讨论和结论将这些发现结合在一起，并总结了第七节中的贡献，接下来，对我们的实施进行简要评论，并对第八节中的进一步工作提出建议。二、虚拟交换随着虚拟经济、商品和紧急经济现象的简要介绍，我们将概述虚拟经济交换——可以检测任何经济不稳定性的容器。Old SchoolRunescapeis是全球最大的多人角色扮演游戏之一，拥有超过2.5亿注册帐户，并发玩家超过10万。游戏围绕着提高技能、收集物品和与其他玩家进行社交。每个玩家收集的许多物品也可以在大交易所（Grand Exchange，GE）进行交易。大交易所是一个限价订单交易所，除了每件物品每四小时的购买量限制外，几乎没有其他限制。

所有拥有会员（付费订阅）和非会员项目的玩家都可以免费使用此交换。通用电气的买卖价差（显示其他人愿意提供/支付多少放弃的货物的图表）对玩家来说是不可见的，不能用于交易或分析。当买方订单与卖方匹配，或交易独立于交易所进行时，交易就会发生。这些直接交易未在收集的数据中加以说明，但代表了进一步工作的一个有趣途径。通用电气提供给那些使用它进行交易的人的有限信息对给定玩家能够了解整个系统状态的数量施加了严格限制。这降低了任何形式的知情交易的可能性，从而为交易方创造了更公平的竞争环境。这一细节意味着该特定系统的模型可能受益于参与者的同质表示，这与财务文献中的实体形成了直接对比【11】，并且是未来工作的关键见解。三、 RUNESCAPE数据作为这项工作的一部分收集的数据包括过去180年在GE交易的3467件商品的每日价格历史记录http://www.misplaceditems.com/rs工具/图表/截至2018年12月9日的连续天数。通用电气的时区独立性意味着六个月的实时性，周末也不排除在外。数据是通过Gehjagex的可公开访问的GE API收集的，整个系列中价格变动为零的项目被排除在外（总共109个项目），留下了3358个感兴趣的系列。100个交易量最大的项目的交易量数据也通过Jagex网页收集。这用于指数构建和估计交易所交易量。其余3258项的Volumedata无法通过GE API获得，因此不包括在内。A.

转换为了有效地探索虚拟商品价格历史，可以应用大量的转换，这些转换允许对原始数据集的分析解释进行细微的变化，并允许绘制更完整的分析图。I（c）=BrBvc（1）根据虚拟项目的现实世界价值构建虚拟项目的讨论需要一个正式的映射，如1所示，根据游戏内债券（品牌Bv）的真实和虚拟价格，对虚拟资产的真实世界价格进行初始估计，即使是虚拟价格c。这些物品可由玩家兑换为会员资格，并可在GE上交易。通过用债券价格代替开发商正式出售的任何虚拟代币及其相应的游戏内价格，可以将该等式推广到任何世界。在这种转换之后，从实际价值序列中提取的分析性视图本身并不会提供信息，但可以用于以更直观的尺度表示结果。请注意，由于在一个世界中使用多个虚拟货币，这可能会进一步复杂化，但此添加只包装了转换层的关系，因此省略了。真实货币交易的灰色市场是购买和出售游戏内货币的另一种手段，尽管它明确违反了许多开发商的使用条款。此类市场的价格核算仍然很困难，因此对上述等式的解释概括为“第一项的价格等于通过官方渠道购买其游戏价值所需的实际货币金额”，这可能会反映出其实际销售价格或街道价值。最后，可以进行变换，例如取序列中每个值的对数或对序列应用第一个差分滤波器，以增强平稳性，这是时间序列分析中的一个关键概念。

第一个差异仅仅着眼于价值在时间上的差异，而不是价值本身的差异，从而更好地了解基础系统随时间的变化情况。取自然对数对于缩小较大值和近似估计值之间的百分比差异都很有用。http://services.runescape.com/m=itemdboldschool/top100IV。数据分析方法本文选择的数据分析方法旨在为读者提供一系列方法，这些方法可用于评估所讨论虚拟经济系统的整体健康状况。为了充分挖掘数据，可以应用双变量图、价格指数和转换后的平稳性测试，下面将讨论其合理性。这些可以通过设置分布来返回数据来补充，尽管这对直观理解没有多大帮助[13]。从分析的角度来看，这组方法的应用意味着可以创造出尽可能完整的画面，让设计师尽可能地改善其虚拟经济，并在其系统中发现任何异常或违反直觉的行为。A、 双变量图第一步是使用感兴趣的宏观变量创建双变量图。其中包括每日平均百分比变化、虚拟价格（对数转换）和变异系数cv=σ/u（平均值的标准偏差）。价格经过对数变换，因此可以在同一轴上比较极值，而变化系数提供了波动性的数值可比表示，而与虚拟商品的价格无关（CVE可以在不同价值的商品之间进行比较，例如黄金和铁）。这些图结合起来提供了系统的直观概述，以及要跨数据子集进行比较的每个变量的平均值。

如果在每个轴上绘制每个变量的平均值，也可以近似显示基于四分位数的聚类。其他描述性统计数据可能包含在后续的变量图中，这些数据可能包括平均交易量、可供交易的数量以及虚拟世界中的添加率（收集率）。这些变量的数据无法通过GE API获得，因此本文中未包含这些数据，但仍然是未来工作的一个有希望的领域。B、 价格指数在二元图之后，应根据可用商品的某些划分构建单独的指数。这个决定有些武断，但可以用于信息经济学平衡和设计问题，例如；采用四个分位数并为每个分位数创建指数，将使世界上每个季度的虚拟商品的流动性都得到提升。这种基于分位数的估计有助于捕捉虚拟经济学不同子部分的经济效应，比单个高估提供更多的粒度细节，同时提供比每项估计更具普遍性的结果。可以有把握地假设，averageplayer将以某种方式与最低四分位的商品进行交互，尤其是新用户，因此它是最主要的兴趣。相反，最上面的分位数很可能包含最高级的后期游戏项目，因此在后期游戏进展和衡量新的后期游戏内容对世界的影响方面也很有趣。对未按成交量加权的价格指数进行分析，可能无法给出有关系统“真实”行为的准确结果。这可以用简单的术语来描述，即商店中“所有商品中的一种”的综合价格，不代表普通顾客的购买量，这可能是更多的牛奶、面包和其他主食。

由于并非所有商品的交易量数据都明确可用，因此可能会创建一个top100指数来处理最常见的交易项目，类似于现实世界中的股票指数[14]。与其他指标的比较可能表明系统中存在平衡问题或其他设计问题，因此应部分通过分析过程进行，这些比较将在工作示例中变得清晰。指数可以通过多种方式构建，在这项工作中，所讨论的分位数中的每一项的价格都应该求和，得到一个单一的系列，类似于消费者价格指数[15]。在虚拟经济的背景下，单一的全球指数在通知设计决策方面没有什么附加价值，而不是监测总体通货膨胀，这可能会被上四分位中新增的项目严重扭曲。C、 平稳性测试平稳性测试可用于告知数据转换是否已成功删除趋势元素、季节性效应和Purelystocstic系列中未发现的其他特征。通过这些测试表明缺少这些元素，所以所使用的转换（如果有）将捕获它们的全部内容。这有助于量化趋势和其他与虚拟经济运行的虚拟世界中的设计决策相关的特征。例如，我们可能会在每月的时间窗口中看到有规律的波动，如果这些波动与开发商每月的促销活动同时发生，那么我们有理由怀疑促销活动对虚拟经济产生了一些不利影响。在这里，这意味着执行一个转换来移除月度趋势，然后测试剩余序列的平稳性。这里使用增广Dickey-Fuller检验[16]对平稳性（特别是差分平稳性）进行了测试，并提出了一个假设，即单位根存在于被检查的时间序列中。