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博弈论与信息经济学 第三章 不完全信息静态博弈.ppt

1、博弈论与信息经济学,第三章 不完全信息静态博弈,不完全信息博弈,例:市场进入阻挠博弈:不完全信息,在位者,高成本情况,低成本情况,默许,斗争,默许,斗争,进入者,进入,不进入,如果在位者是高成本,给定进入者进入,在位者的最优选择是默许;如果在位者是低成本,给定进去者进入,在位者的最优选择是斗争。由于进入者并不知道在位者究竟是高成本还是低成本,进入者的最优依赖于它在多大程度上认为在位者是高成本的或低成本的。 假定进入者认为在位者是高成本的概率是p,低成本的概率是(1-p)。进入者选择进入的期望利润是40p+(-10) (1-p) 0 p1/5.,海萨尼转换,海萨尼提出的处理不完全信息博弈的方法是

2、,引入一个虚拟的参与人“自然”;自然首先行动决定参与人的特征,参与人知道自己的特征,其他参与人不知道。,N,高,低,进入者,p,1-p,不进入,进入,不进入,进入,在位者,在位者,(0,300),(40,50),(-10,0),(0,400),(30,80),(-10,100),合作,斗争,合作,斗争,上例市场进入阻挠博弈就可以转换为如图的完全但不完美信息博弈。 *完美信息博弈:如果博弈树的所有信息集都是单结的。,海萨尼转换,海萨尼转换已成为处理不完全信息博弈的标准方法。 将一个参与人所拥有的所有私人信息(即所有不是共同知识的信息)被称为该参与人的类型。一般地,用 表示参与人 的类型,它属于一

3、个可能的类型集 。 类型依赖:每一个人的行动都依赖于它的类型。 通过海萨尼转换,博弈开始时,所有参与人对“自然”的行动有一致的信念,即都知道所有参与人类型的概率分布函数。此即“海萨尼公理”。,海萨尼转换,用 表示除 之外的所有参与人的类型组合。这样, 。 我们称,为参与人,的条件概率,即给定参与人,属于类型,的条件下,他有关其他参与人属于,的概率。根据条件概率规则,,这里, 是边缘概率。如果类型的分布是独立的,,不完全信息和贝叶斯纳什均衡,贝叶斯纳什均衡是完全信息静态博弈纳什均衡概念在不完全信息静态博弈上的扩展。不完全信息静态博弈又称为静态贝叶斯博弈。 定义:n人静态贝叶斯博弈的战略式表述包括

4、:参与人的类型空间,,条件概率,,类型依存战略空间,,和类型依存支付函数,参与人i知道自己的类型,,条件概率,描述,给定自己属于 的情况下,参与人i有关其他参与人类型,的不确定性。我们用,代表这个博弈。,不完全信息和贝叶斯纳什均衡,人不完全信息静态博弈的时间顺序为: 自然给定类型向量 ,其中, ,参与人 观察到 ,但参与人 ( )只知道 ,观察不到 ; 参与人同时选择行动,参与人 从可行集 中选择行动 , 人的行动组合为 ; 参与人 的支付函数为 。 注意,在上面的定义中,虽然参与人 的类型是私人信息,但是,行动空间和效用函数的结构是共同知识。换句话说,尽管其他参与人并不知道参与人 的类型 ,

5、但是,他们知道参与人 的行动空间和支付函数是如何依赖于参与人 的类型的。,不完全信息和贝叶斯纳什均衡,定义:在静态贝叶斯 博弈中,纯策略贝叶斯纳什均衡是一个类型依存策略组合 ,其中,每个参与人 在给定自己的类型 和其他参与人依存策略 的情况下最大化自己的预期效用函数 。换句话说,策略组合 是一个贝叶斯纳什均衡,如果对每一参与人 及 的类型集 中的每一个 , 满足 亦即,没有参与人愿意改变自己的策略,即使这种改变只涉及一种类型下的一个行动。,贝叶斯均衡的应用举例,1.不完全信息库诺特模型,贝叶斯均衡的应用举例,解:,企业2:,贝叶斯均衡的应用举例,企业1:,贝叶斯均衡的应用举例,2.一阶招标拍卖

6、一级密封价格拍卖(the first-price sealed auction)是许多拍卖方式中的一种。在这种拍卖中,投标人(bidders)同时将自己的出价写下来装入一个信封,密封后交给拍卖人,拍卖人打开信封,出价最高者是赢家(获得拍卖品),并按他的出价支付。这里,每个投标人的策略是根据自己对物品的评价和对其他投标人评价的判断来选择自己的出价,赢者的支付是他对物品的评价减去他的出价,其他投标人的支付为零。,贝叶斯均衡的应用举例,首先考虑两个投标人的情况, 。令 是投标人 的出价, 为拍卖品对投标人 的价值。假定 只有 自己知道,因而 是投标人 的类型,但两个投标人都知道 独立地取自定义在区间

7、 上的均匀分布函数。投标人 的支付为,贝叶斯均衡的应用举例,贝叶斯均衡的应用举例,3.不完全信息情况下公共产品的提供在第一章我们曾讨论过完全信息下公共产品的资源提供问题。现在来讨论不完全信息下公共产品的自愿提供问题。,参与人2,提供,不提供,参与人1,提供,不提供,假定公共产品的好处(每人1单位)是共同知识,但每人的提供成本只有自己知道(成本 是参与人 的类型)。 和 具有相同的、独立的定义在 上的分布函数,且是共同知识。,贝叶斯均衡的应用举例,是从 到0,1的一个函数,其中0表示不提供,1表示提供。参与人 的支付函数为:,贝叶斯均衡是一组战略组合 ,使得对于每一个 和每一个可能的 ,战略 最

8、大化参与人 的期望效用函数 。令 为均衡状态下参与人 提供的概率。最大化行为意味着,只有当参与人 预期参与人 不提供时,参与人 才会考虑自己是否提供。因为参与人 不提供的概率是 ,参与人 提供的预期收益是 ,因此只有当 时,参与人 才会提供,即如果 , ; 如果 , 。,贝叶斯均衡的应用举例,这就意味着,存在一个分割点 使得只有当 时,参与人 才会提供。类似的,存在一个 使得只有当时,参与人 才会提供。,同理:,由上两式可得:,贝叶斯均衡的应用举例,假设:,1,2,1,2,信息不完全时,公共物品提供的概率:,2/3,2/3,贝叶斯均衡的应用举例,信息完全的情况下:,参与人2,提供,不提供,参与

9、人1,提供,不提供,若c11,c21 类似斗鸡博弈。 若c11,c21,c21 类似囚徒困境。,1,2,1,2,信息完全时,公共物品提供的概率3/4. 信息不对称降低了交易成功的概率。,贝叶斯均衡的应用举例,4.双方叫价拍卖在双方叫价拍卖(double auction)中,同一物品的潜在卖方和买方同时叫价,卖方报价同时买方出价。然后,拍卖人选择一个价格 使市场出清:所有报价低于 的卖方卖出,所有报价高于 的买方买进;且价格为 时的总供给等于总需求。 卖者提供该商品的成本是 ,该商品对买者的价值是 ,买者和卖者同时选择出价和要价,分别为,贝叶斯均衡的应用举例,现在考虑不完全信息下,即只有卖者知道

10、 ,只有买者知道 (因而 是卖者的类型, 是买者的类型)。假定 和 在 上均匀分布,分布函数是共同知识。在这个贝叶斯博弈中,卖者的战略(要价) 是 的函数 ;买者的战略(要价) 是 的函数 。战略组合 是一个贝叶斯均衡,如果下列两个条件成立:,贝叶斯均衡的应用举例,现假定:,贝叶斯均衡的应用举例,贝叶斯均衡的应用举例,解两个一阶条件得均衡线性战略为:,1,1/4,1/4,3/4,1,3/4,在均衡线性战略下,当c3/4,卖者的要价ps=1/4+2c/3低于成本,但高于买者的最高出价pb(1)=1/12+2/3=3/4,因此卖者低于成本出售的情况不会出现;类似地,当v1/4,买者的出价高于其价值,但低于卖者的最低要价ps(0)=1/4,买者高于价值的交易也不会发生。,谢谢!,

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