Rationalizability, Learning, and Equilibrium in Games with Strategic Complementarities
战略互补博弈中的可理性化、学习与均衡AI 解读 ↓
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战略互补博弈中的可理性化、学习与均衡
- 研究问题
- 论文研究具有战略互补性的非合作博弈中，不同均衡概念、可理性化策略与动态学习行为是否共享可比较的策略上下界。
- 方法与思路
- 作者针对一类涵盖多种经济模型的博弈比较策略集合边界，并分析包含最优反应动态和贝叶斯学习的自适应选择过程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称纯策略纳什均衡、相关均衡与可理性化策略具有相同边界，动态选择最终进入这些边界，且边界随某些参数单调变化。
- 阅读关注点
- 应核对战略互补及其他结构条件、边界的定义与存在性，以及动态行为最终受边界约束是否意味着任何形式的均衡收敛。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，不能确认定理条件或证明；最终进入共同边界不等于收敛至唯一均衡，也不能直接推出估计方法。
原文摘要
The authors study a rich class of noncooperative games that includes models of oligopoly competition, macroeconomic coordination failures, arms races, bank runs, technology adoption and diffusion, R&D competition, pretrial bargaining, coordination in teams, and many others. For all these games, the sets of pure strategy Nash equilibria, correlated equilibria, and rationalizable strategies have identical bounds. Also, for a class of models of dynamic adaptive choice behavior that encompasses both best-response dynamics and Bayesian learning, the players' choices lie eventually within the same bounds. These bounds are shown to vary monotonically with certain exogenous parameters. Copyright 1990 by The Econometric Society.