Identification of complete information games
完全信息博弈的识别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：摘要明确研究博弈效用函数的结构识别，并将内生连接网络纳入互动结构，直接对应结构估计与网络方向。
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完全信息博弈的识别
- 研究问题
- 当完全信息博弈允许更一般的行动互动、内生网络及弱于纳什均衡的行为要求时，哪些条件足以使参与者效用函数得到点识别？
- 方法与思路
- 作者在一般化互动结构和行为假设下研究识别，允许他人行动对效用的影响随参与者特征及内生网络变化，并容纳非参数不可观测项。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立效用函数点识别的充分条件，将分析范围扩展至内生网络相关互动及可理性化等较弱解概念，同时允许不可观测项非参数化。
- 阅读关注点
- 应核对点识别的充分条件、网络内生性的处理及可理性化所施加的限制，并比较不同解概念下需要哪些观测信息和变量变化。
- 阅读边界
- 仅据所列出版社摘要，无法确定关键排除限制、支持条件或观测要求；充分条件不意味着任意完全信息博弈及内生网络都可点识别。
原文摘要
This paper establishes sufficient conditions for point identification of the utility functions in generalized complete information game models. These models allow generalized interaction structures and generalized behavioral assumptions. The generalized interaction structures allow that the dependence of an agent’s utility function on the other agents’ actions can itself depend on characteristics of the agents, including an endogenous network of connections among the agents. The generalized behavioral assumptions relax the solution concept from Nash equilibrium play to weaker solution concepts like rationalizability. The results allow a non-parametric specification of the unobservables.