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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博弈中的稳定结果与信息：一个实证框架
- 研究问题
- 在玩家决策公开可见且无人偏离的稳定结果中，面对不完全信息，如何在不指定玩家信息与均衡选择规则的情况下进行结构分析？
- 方法与思路
- 作者提出贝叶斯稳定均衡及计算可行的估计推断方法，以美国两家快餐连锁的进入决策为应用，并开展改善健康食品可得性的反事实分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，贝叶斯稳定均衡的识别集总是弱小于贝叶斯相关均衡的识别集，实证中可能明显更紧，并可用于研究市场结构反事实。
- 阅读关注点
- 应核对稳定均衡的信息与偏离约束、识别集包含关系的条件、估计推断算法，以及食品可得性反事实所需的额外结构设定。
- 阅读边界
- 所给 RePEc 出版社摘要未说明收益函数、数据与反事实结果；对信息和均衡选择保持不限定仍有框架边界，也不能推断其他版本变化。
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 and computationally tractable approaches for estimation and inference. Our framework allows the researcher to be agnostic about players’ information and the equilibrium selection rule. In an application, we study the strategic entry decisions of McDonald’s and Burger King in the US. While the Bayes stable equilibrium identified set is always (weakly) tighter than the Bayes correlated equilibrium identified set, our results show that the former can be substantially tighter in practice. In a counterfactual experiment, we examine the impact of increasing access to healthy food on the market structures in Mississippi food deserts.