如果你也在 怎样代写博弈论Game theory 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。博弈论Game theory在20世纪50年代被许多学者广泛地发展。它在20世纪70年代被明确地应用于进化论，尽管类似的发展至少可以追溯到20世纪30年代。博弈论已被广泛认为是许多领域的重要工具。截至2020年，随着诺贝尔经济学纪念奖被授予博弈理论家保罗-米尔格伦和罗伯特-B-威尔逊，已有15位博弈理论家获得了诺贝尔经济学奖。约翰-梅纳德-史密斯因其对进化博弈论的应用而被授予克拉福德奖。
博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。
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经济代写|博弈论代考Game theory代写|Critiques of Backward Induction
Consider the 1 -player game illustrated in figure 3.18, where each player $i<I$ can either end the game by playing ” $D$ ” or play ” $A$ ” and give the move to player $i+1$. (To readers who skipped sections 3.3-3.5: Figure 3.18 depicts a “game tree.” Though you have not seen a formal definition of such trees, we trust that the particular trees we use in this subsection will be clear.) If player $i$ plays D, each player gets $1 / i$; if all players play A, cach $\operatorname{gets} 2$.
Since only one player moves at a time, this is a game of perfect information, and we can apply the backward-induction algorithm. which predicts that all players should play A. If $I$ is small, this seems like a reasonable prediction. If $I$ is very large, then, as player 1 , we ourselves would play $D$ and not $A$ on the basis of a “robustness” argument similar to the one that suggested the inefficient equilibrium in the stag-hunt game of subsection 1.2.4.
First, the payoff 2 requires that all $I-1$ other players play $A$. If the probability that a given player plays $A$ is $p<1$, independent of the others. the probability that all $I-1$ other players play A is $p^I{ }^1$, which can be quite small even if $p$ is very large. Second, we would worry that player 2 might have these same concerns; that is, player 2 might play $D$ to safeguard against cither “mistakes” by future players or the possibility that player 3 might intentionally play $D$.
经济代写|博弈论代考Game theory代写|Critiques of Subgame Perfection
Since subgame perfection is an extension of backward induction, it is vulnerable to the critiques just discussed. Moreover, subgame perfection requires that players all agree on the play in a subgame even if that play cannot be predicted from backward-induction arguments. This point is emphasized by Rabin (1988), who proposes alternative, weaker equilibrium refinements that allow players to disagree about which Nash equilibrium will occur in a subgame off the equilibrium path.
To see the difference this makes, consider the following three-player game. In the first stage, player 1 can either play $L$, ending the game with payoffs $(6,0,6)$, or play $R$, which gives the move to player 2 . Player 2 can then either play $R$, ending the game with payoffs $(8,6,8)$, or play $L$, in which case players 1 and 3 (but not player 2) play a simultaneous-move “coordination game” in which they each choose F or $G$. If their choices differ, they each receive 7 and player 2 gets 10 ; if the choices match, all three players receive 0 . This game is depicted in figure 3.20 .
The coordination game between players 1 and 3 at the third stage has three Nash equilibria: two in pure strategies with payoffs $(7,10,7)$ and a mixed-strategy equilibrium with payoffs $\left(3 \frac{1}{2}, 5,3 \frac{1}{2}\right)$. If we specify an equilibrium in which players 1 and 3 successfully coordinate, then player 2 plays L and so player 1 plays $R$, expecting a payoff of 7 . If we specify the inefficient mixed equilibrium in the third stage, then player 2 will play $R$ and again player 1 plays $R$, this time expecting a payoff of 8 . Thus, in all subgame-perfect equilibria of this game, player 1 plays $R$.
As Rabin argues, it may nevertheless be reasonable for player 1 to play $L$. He would do so if he saw no way to coordinate in the third stage, and hence expected a payoff of $3 \frac{1}{2}$ conditional on that stage being reached, but feared that player 2 would believe that play in the third stage would result in coordination on an efficient equilibrium.
The point is that subgame perfection supposes not only that the players expect Nash equilibria in all subgames but also that all players expect the same equilibria. Whether this is plausible depends on the reason one thinks an equilibrium might arise in the first place.
博弈论代写
经济代写|博弈论代考Game theory代写|Critiques of Backward Induction
考虑图3.18所示的1人博弈，其中每个玩家$i<I$可以通过“$D$”结束游戏，也可以通过“$A$”结束游戏，并将移动权交给玩家$i+1$。(对于跳过3.3-3.5节的读者:图3.18描绘了一个“游戏树”。虽然您还没有看到这种树的正式定义，但我们相信在本小节中使用的特定树将是清楚的。)如果玩家$i$选择D，每个玩家都得到$1 / i$;如果所有玩家都玩A，每个$\operatorname{gets} 2$。
由于一次只有一个玩家移动，这是一个完全信息的博弈，我们可以应用反向归纳算法。它预测所有玩家都应该玩a，如果$I$很小，这似乎是一个合理的预测。如果$I$非常大，那么作为参与人1，我们自己就会选择$D$而不是$A$，这是基于类似于第1.2.4节中猎鹿博弈中低效均衡的“稳健性”论证。
首先，收益2要求所有$I-1$其他玩家都玩$A$。如果给定玩家选择$A$的概率是$p<1$，与其他玩家无关。所有$I-1$其他玩家选择A的概率是$p^I{ }^1$，即使$p$很大，这个概率也很小。其次，我们会担心玩家2也会有同样的担忧;也就是说，玩家2玩$D$可能是为了防止未来玩家的“错误”，或者玩家3可能故意玩$D$。
经济代写|博弈论代考Game theory代写|Critiques of Subgame Perfection
由于子博弈完善是逆向归纳法的延伸，它很容易受到刚才讨论的批评的影响。此外，子游戏的完美性要求所有玩家都同意子游戏的玩法，即使这种玩法无法通过反向归纳论证来预测。Rabin(1988)强调了这一点，他提出了另一种较弱的均衡改进方案，允许玩家在偏离均衡路径的子博弈中对纳什均衡产生不同意见。
要了解这两者的区别，请考虑以下三人游戏。在第一阶段，玩家1可以选择$L$，以收益$(6,0,6)$结束游戏，或者选择$R$，这将给玩家2带来移动。然后，玩家2可以选择$R$，以收益$(8,6,8)$结束游戏，或者选择$L$，在这种情况下，玩家1和3(但不是玩家2)进行同时移动的“协调游戏”，他们各自选择F或$G$。如果他们的选择不同，他们每人得7分，参与人2得10分;如果选择匹配，三个玩家都得到0。这个游戏如图3.20所示。
参与人1和参与人3在第三阶段的协调博弈有三个纳什均衡:两个是具有收益$(7,10,7)$的纯策略均衡，一个是具有收益$\left(3 \frac{1}{2}, 5,3 \frac{1}{2}\right)$的混合策略均衡。如果我们指定玩家1和3成功协调的均衡，那么玩家2选择L，玩家1选择$R$，期望收益为7。如果我们在第三阶段指定低效混合均衡，那么参与人2将选择$R$，参与人1将选择$R$，这一次期望收益为8。因此，在这个博弈的所有子博弈完美均衡中，参与人1的策略是$R$。
正如Rabin所言，玩家1选择$L$或许是合理的。如果他认为无法在第三阶段进行协调，他就会这样做，因此他期望在达到该阶段的前提下获得$3 \frac{1}{2}$的收益，但他担心参与人2会相信在第三阶段的玩法会导致有效均衡的协调。
关键在于，子博弈完美性不仅假设参与者期望所有子博弈都有纳什均衡而且所有参与者期望的均衡都是相同的。这是否合理取决于人们认为均衡可能首先出现的原因。
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线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。