Stable Outcomes and Information in Games: An Empirical Framework
博弈中的稳定结果与信息：一个实证框架AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以不完全信息博弈、均衡识别集、企业进入决策和反事实市场结构为对象，直接对应微观结构估计方向。
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博弈中的稳定结果与信息：一个实证框架
- 研究问题
- 在参与者决策公开且无人选择偏离的不完全信息博弈中，如何在不预设信息结构和均衡选择规则时识别与估计模型？
- 方法与思路
- 作者提出贝叶斯稳定均衡概念，比较其识别集与其他均衡概念，并构造可计算的估计推断方法，应用于美国快餐企业进入决策。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称其识别集弱小于贝叶斯相关均衡识别集，并在较强信息假设下退化为完全信息纯策略纳什均衡识别集。
- 阅读关注点
- 应核对稳定均衡的偏离与信息条件、识别集包含关系的适用前提、计算方法，以及进入模型和食品可及性反事实设定。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，未核实同行评审或期刊接收。摘要未列明信息假设、估计细节及反事实识别条件，识别集收紧有其条件边界。
原文摘要
Empirically, many strategic settings are characterized by stable outcomes in which players' decisions are publicly observed, yet no player takes the opportunity to deviate. To analyze such situations in the presence of incomplete information, we build an empirical framework by introducing a novel solution concept that we call Bayes stable equilibrium. Our framework allows the researcher to be agnostic about players' information and the equilibrium selection rule. The Bayes stable equilibrium identified set collapses to the complete information pure strategy Nash equilibrium identified set under strong assumptions on players' information. Furthermore, all else equal, it is weakly tighter than the Bayes correlated equilibrium identified set. We also propose computationally tractable approaches for estimation and inference. In an application, we study the strategic entry decisions of McDonald's and Burger King in the US. Our results highlight the identifying power of informational assumptions and show that the Bayes stable equilibrium identified set can be substantially tighter than the Bayes correlated equilibrium identified set. In a counterfactual experiment, we examine the impact of increasing access to healthy food on the market structures in Mississippi food deserts.