Cursed Equilibrium
诅咒均衡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：摘要建立带行为参数的博弈均衡模型，并用实验数据比较该模型与贝叶斯纳什基准的拟合。
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诅咒均衡
- 研究问题
- 参与者若能预测他人的行动分布，却低估行动与私人信息的相关性，会怎样改变拍卖、逆向选择交易、投票和信号模型的均衡预测？
- 方法与思路
- 作者提出诅咒均衡概念，并构造包含贝叶斯纳什均衡的单参数版本，将其应用于多个私人信息博弈并比较实验数据拟合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该概念能够刻画赢家诅咒及部分逆向选择环境中的交易，且带有诅咒程度的参数值比贝叶斯纳什基准更好地拟合多组实验数据。
- 阅读关注点
- 应核对信念偏差与均衡的形式定义、单参数模型如何拟合，以及各实验的比较标准、参数可识别性和跨情境稳定性。
- 阅读边界
- 仅依据 OpenAlex 摘要；未提供实验数据范围、拟合指标、参数估计或识别条件，不能将摘要中的拟合优势推广为普遍预测优势。
原文摘要
There is evidence that people do not fully take into account how other people's actions depend on these other people's information. This paper defines and applies a new equilibrium concept in games with private information, cursed equilibrium, which assumes that each player correctly predicts the distribution of other players' actions, but underestimates the degree to which these actions are correlated with other players' information. We apply the concept to common-values auctions, where cursed equilibrium captures the widely observed phenomenon of the winner's curse, and to bilateral trade, where cursedness predicts trade in adverse-selections settings for which conventional analysis predicts no trade. We also apply cursed equilibrium to voting and signalling models. We test a single-parameter variant of our model that embeds Bayesian Nash equilibrium as a special case and find that parameter values that correspond to cursedness fit a broad range of experimental datasets better than the parameter value that corresponds to Bayesian Nash equilibrium.