A nonparametric test for cooperation in discrete games
离散博弈中合作行为的非参数检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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离散博弈中合作行为的非参数检验
- 研究问题
- 在不指定参与者联合目标函数的情况下，能否利用离散静态博弈结果的可检验限制，检验合作或联盟行为？
- 方法与思路
- 作者在匹配各参与者可观测特征后的可交换性条件下，从对称联合目标导出部分结果及其排列等概率的限制，构造非参数检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称刻画了检验的渐近性质；两家零售商进入与扩张应用中，大市场结果与非合作一致，小市场未能拒绝合作。
- 阅读关注点
- 应核对特征匹配后的可交换性条件、适用结果集合的构造、检验功效，以及市场规模划分和进入决策的数据定义。
- 阅读边界
- 摘要未说明完整识别条件和有限样本表现；小市场未拒绝合作不等于证实合作，大市场与非合作一致也不等于唯一解释。
原文摘要
Summary We propose a nonparametric test for cooperative behaviour among players in discrete, static games. Assuming that certain exchangeability conditions hold if we match observable characteristics across all players, we obtain testable implications for cooperative (coalitional) behaviour, which we define as occurring when players maximise an unknown joint objective function that is symmetric conditional on the matching. Cooperation implies the existence of a class of outcomes $\mathcal {Y}$ such that, conditional on the matching, the probability of observing an outcome $y\in \mathcal {Y}$ must be equal to the probability of observing any permutation of y. We present a nonparametric econometric test and we characterise its asymptotic properties. We apply our test to expansion/entry decisions of Lowe’s and Home Depot in the contiguous United States and we find that, while outcomes are consistent with noncooperative behaviour in larger markets, we fail to reject cooperation in smaller markets.