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如果你也在 怎样代写微观经济学Microeconomics ECON2516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。微观经济学Microeconomics是主流经济学的一个分支,研究个人和公司在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和公司之间的互动。微观经济学侧重于研究单个市场、部门或行业,而不是宏观经济学所研究的整个国民经济。

微观经济学Microeconomic的一个目标是分析在商品和服务之间建立相对价格的市场机制,并在各种用途之间分配有限资源。微观经济学显示了自由市场导致理想分配的条件。它还分析了市场失灵,即市场未能产生有效的结果。微观经济学关注公司和个人,而宏观经济学则关注经济活动的总和,处理增长、通货膨胀和失业问题以及与这些问题有关的国家政策。微观经济学还处理经济政策(如改变税收水平)对微观经济行为的影响,从而对经济的上述方面产生影响。

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In a first step, a player may mainly focus on the distribution of past played strategies in his information neighborhood. Limited memory and limited ability of the player induces limits on the history of plays observed. An agent may forget any information which dates back more than $k$ periods, and he may only focus on a sample of actions, possibly randomly drawn among the $k$ last plays. On basis of this information, an agent can calculate the frequency with which each strategy has been played, as well as many other statistical properties of the sequence of past observed strategies, which may have an impact on his future play. More ambitiously, an agent can try to discover patterns of behaviors, like cycles of opponents’ actions or types of reactions to actions. For example, in the technology game, a firm may be content with observing the technology chosen by its opponent in the three last periods in order to choose the most often selected technology; but a firm may also look for some regularities, like for example a systematic imitation by the opponent agent in each period of her technology choice in preceding periods.

In a similar way, a player may focus on the payoffs associated to different past strategies, played by himself and by the agents in his information neighborhood. Of course, limited memory and limited ability may again limit the sequence of observed past payoffs. The gathered information may be used to construct statistical indicators for each strategy, like the mean payoff or the weighted sum of payoffs provided, the weights (possibly) decreasing with earlier periods. He may also observe some structural patterns about payoffs such as their dispersion. In the technology game, a firm may study the sequence of payoffs assigned to both technologies, in order to adopt the most efficient one; but it may also focus on the dispersion of the obtained payoffs, in order to adopt the less risky technology.

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A player draws on all the preceding calculated indices to make his choice. In classical game theory, it may be difficult to calculate the player’s chosen strategy, for instance when the game has no or many equilibria. By contrast, in evolutionist game theory, an agent always plays, each time he is called on to do so, despite his possible lack of information and rationality. In fact, the way he plays just takes these failings into account, being sometimes very unsophisticated from a strategic point of view. The important point is that the mere fact of playing has two consequences. On the one hand, regardless of the strategic content of the actions, playing draws the game toward a particular direction depending on the played actions. On the other hand, playing diffuses information on the game through the played actions. Diffusion of information takes a strategic dimension: each agent may be conscious that the information conveyed by his actions can be used by other players to their advantage. Acquisition of information is favored in some respects. The exploitation behavior, taking advantage of the already obtained information is often followed and completed by an exploration behavior, which aims at providing new information.

Exploitation behavior may be more or less sophisticated. At one extreme, it may reduce to “inert behavior”, which consists in repeating the same action, or rather in keeping over time the same probability distribution over actions. At the other extreme, “optimizing behavior” consists in only choosing the best action, as regards the value of an index associated to each action. Inbetween, “probabilistic behavior” consists in playing each action with a probability proportional to the value of an index assigned to each action. In fact, the probabilistic behavior has two limit cases: the one is random behavior (which leads to the play of every action with the same probability), the other is optimising behavior (only the best action, as regards the value of the index, is played). Probabilistic and optimising behavior can be adjusted to all kinds of information available, namely information on actions and information on payoffs. For example, an imitation model, in which each action is played with a probability that is function of the frequency of its play in the past, is a probabilistic behavior model, based on an action frequency index. A reinforcement model, in which the probability of play of an action is function of its performance in the past, is also a probabilistic behavior model, based on a past observed payoff index. A best-reply model, in which an agent plays the action that maximizes his payoff given the past profile of opponents’ strategies, is an optimisation model, based on a calculated utility derived from a past action index.

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微观经济学代写

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第一步,玩家可能主要关注他的信息邻域中过去玩过的策略的分布。玩家有限的记忆力和有限的能力导致对所观察的比塞历史的限制。代理人可能会忘记任何可追 溯到超过 $k$ 期间,他可能只关注一个动作样本,可能是随机抽取的 $k$ 最后的戏剧。在此信息的基础上,代理可以计算每个策略的执行频率,以及过去观察到的策略序 列的许多其他统计属性,这可能会影响他末来的策略。更雄心勃勃的是,代理人可以尝试发现行为模式,例如对手的行为周期或对行为的反应类型。例如,在技术 博亦中,企业可能满足于观察对手在最后三个时期选择的技术,以便选择最常选择的技术;但公司也可能会寻找一些规律性,例如,对手代理人在每个时期系统地 模仿她在前几个时期的技术选择。
以类似的方式,玩家可能会关注与过去不同策略相关的收益,这些策略由他自己和他的信息邻域中的代理人玩。当然,有限的记忆力和有限的能力可能会再次限制 观䕓到的过去收益的顺序。收集的信息可用于为每个策略构建统计指标,如平均收益或提供的收益加权和、权重possibly随前期减少。他可能还会观察到一些关于 收益的结构模式,例如它们的分散性。在技术博亦中,公司可能会研究分配给两种技术的收益顺序,以便采用最有效的技术;但它也可能关注所获收益的分散,以 我用风险较小的技术。


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玩家利用所有先前计算的指数来做出选择。在经典博孪论中,可能很难计算玩家选择的策略,例如当游戏没有或有很多均衡时。相比之下,在进化博亦论中,代理 人总是在每次被要求这样做时都参与其中,尽管他可能缺乏信息和理性。事实上,他的比寒方式只是考虑了这些失败,从战略角度来看有时非常简单。重要的一点 是,仅仅玩这个事实就会产生两个结果。一方面,不管动作的战略内容如何,玩都会根据所玩的动作将游戏引向特定的方向。另一方面,玩会通过所玩的动作传播 有关游戏的信息。信息的传播具有战略意义:每个代理人都可能意识到他的行为所传达的信息可以被其他参与者利用来为他们谋取利益。信息的获取在某些方面是 有利的。利用已经获得的信息的开发行为通常伴随着旨在提供新信息的探索行为。
剥削行为可能或多或少复杂。在一个极端,它可能会椷少到“㤢性行为”,即重复相同的动作,或者更确切地说,随着时间的推移保持相同的动作概率分布。在另一 个极端,“优化行为”在于只选择最佳动作,就与每个动作相关的索引值而言。在这两者之间,“概率行为”包括以与分配给每个动作的索引值成比例的概率来执行每 个动作。实际上,概率行为有两种极限情况: 一种是随机行为whichleadstotheplayofeveryactionwiththesameprobability, 另一个是优化行为 onlythebestaction, asregardsthevalueoftheindex, isplayed. 概率和优化行为可以根据各种可用信息进行调整,即有关行动的信息和有关收益的信息。例如, 一个模仿模型,其中每个动作的播放概率是其过去播放频率的函数,是一种基于动作频率指数的概率行为模型。一个强化模型,其中一个动作的概率是它过去表现 的函数,也是一个概率行为模型,基于过去观仯到的回报指数。最佳回复模型是一种优化模型,其中代理人根据对手策略的过去概况采取行动以最大化他的收益, 这是一种优化模型,基于从过去的行动指数中得出的计算效用。

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微观经济学代写

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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。

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