本文开发了一个框架，为计算机科学应用中涉及到的包含多个参与者的博弈论模型提供了红利保障，以减小其混沌的程度，实现了对多个经典模型的实例化，包括 “同时出价单项竞拍”、“贪婪组合式拍卖” 和 “路由博弈”，并鉴定了在什么情况下多方博弈的 POA 更好，同时也给出了简单竞拍可以在现实中表现出几乎和最优竞拍一样的效果的新的方面。
Mar, 2015
该研究开发了工具，用于分析具有单维代理商的非对称拍卖中的 Bayes-Nash 平衡的福利和收益，分析分离了标准的平稳框架两个不同的部分，得到了关于社会福利和收益的无序价格结果，并为最优福利和最优收益提供了近似结果，同时还给出了同时组合多个拍卖的扩展定理。
Apr, 2014
本文研究了各种类型的博弈中当玩家是（部分）利他主义者时的均衡的低效性，并通过模拟玩家的 “利他” 行为来推导出这些游戏的安定价格的（严格）下限。
Dec, 2011
通过两个步骤，我们提出了一个框架来证明从样本中学习最优拍卖问题的多项式样本复杂性界限，该框架捕捉了包括匿名和非匿名项目和捆绑定价在内的所有最突出的简单拍卖类型，并具有低维度的收益函数。
Apr, 2016
本文以动态方法代替静态均衡，研究了英国拍卖和其他拍卖形式，其中提出了 Utility-Target auction，并得出了许多动态执行过程的结论。
Apr, 2013
研究首价单品拍卖中的相关均衡和粗略均衡，证明与 Nash 均衡一样，所有相关均衡都可以实现完全的效率和至少是次高价值的收入；而粗略均衡则可能产生较低的效率和收入，即使没有价格高估。
Jan, 2016
本文研究了广义第二价格 (GSP) 拍卖中的均衡状态空间，并量化了广泛来源的不确定性和完全信息设置下可能出现的低效均衡状态损失。通过贝叶斯博弈模型，得出了 2.927 的损失因子上限，证明了拍卖参与者关于其他参与者和广告质量因素的部分信息的贝叶斯模型中的效率损失。此外，在完全信息设置中，我们证明了对于三个广告商的情况下，纯纳什均衡的 “惩罚因子” 的上限接近于 1.282，同时我们展示了类似的低上限的结果适用于任何遵循无后悔策略的拍卖结果。
Jan, 2012
该研究尝试在位置拍卖设置中寻找经济机制，特别是那些在完整和不完整信息下都能保证良好结果的机制，通过多维出价的一般化一价机制变体来实现这一目标，发现表述能力超出类型空间是实现鲁棒性的必要和充分条件。
Jul, 2013
该研究提出了一个通用的二元性理论框架，用于在贝叶斯加法拍卖中实现收入最大化，应用线性规划的二元性和补充性到具有偏导数限制的约束中，将对偶系统用于推导最佳机制，并提出一种叫做 SJA 的确定性销售机制，经证明在最多 6 件物品的情况下是最优的。
在有限的流动性环境下，优化效率一直是一个具有挑战性的目标，传统上的 Pareto-efficiency 并不适用于所有的奖励机制，因此我们提出了一个新的效率观念 —— 流动福利，该效率可以通过两种不同的拍卖进行 2 次逼近，并且可以克服一些设置的不可能性。