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|What Is a Multi-Stage Game?
Our first step is to give a more precise definition of a “multi-stage game with observed actions.” Recall that we said that this meant that (1) all players knew the actions chosen at all previous stages $0,1,2, \ldots, k-1$ when choosing their actions at stage $k$, and that (2) all players move “simultaneously” in each stage $k$. (We adopt the convention that the first stage is “stage $0 “$ in order to simplify the notation concerning discounting when stages are interpreted as periods.) Players move simultaneously in stage $k$ if each player chooses his or her action at stage $k$ without knowing the stage- $k$ action of any other player. Common usage to the contrary, “simultaneous moves” does not exclude games where playcrs move in alternation, as we allow for the possibility that some of the players have the one-clement choice set “do nothing.” For cxample, the Stackelberg game has two stages: In the first stage, the leader chooses an output level (and the follower “does nothing”). In the second stage, the follower knows the leader’s output and chooses an output level of his own (and the leader “does nothing”). Cournot and Bertrand games are one-stage games: All players choose their actions at once and the game ends. Dixit’s (1979) model of entry and entry deterrence (based on work by Spence (1977)) is a more complex example: In the first stage of this game, an incumbent invests in capacity: in the second stage, an entrant observes the capacity choice and decides whether to enter. If there is no entry, the incumbent chooses output as a monopolist in the third stage; if entry occurs, the two firms choose output simultaneously as in Cournot competition.
Often it is natural to identify the “stages” of the game with time periods, but this is not always the casc. A counterexample is the Rubinstein-Stanhl model of bargaining (discussed in chapter 4 ), where each “time period” has two stages. In the first stage of each period, one player proposes an agreement; in the second stage, the other player either accepts or rejects the proposal. The distinction is that time periods refer to some physical measure of the passing of time, such as the accumulation of delay costs in the bargaining model, whereas the stages need not have a direct temporal interpretation.
经济代写|博弈论代考Game theory代写|Backward Induction and Subgame Perfection
In the Stackelberg game, it was easy to see how player 2 “ought” to play, because once $q_1$ was fixed player 2 faced a simple decision problem. This allowed us to solve for player 2’s optimal second-stage choice for each $q_1$ and then work backward to find the optimal choice for player 1. This algorithm can be extended to other games where only one player moves at each stage. We say that a multi-stage game has perfect information if, for every stage $k$ and history $h^k$, exactly one player has a nontrivial choice set a choice set with more than one element and all the others have the one-element choice set “do nothing.” A simple example of such a game has player 1 moving in stages $0,2,4$, etc. and player 2 moving in stages $1,3,5$, and so on. More generally, some players could move several times in a row, and which player gets to move in stage $k$ could depend on the previous history. The key thing is that only one player moves at each stage $k$. Since we have assumed that each player knows the past choices of all rivals, this implies that the single player on move at $k$ is “perfectly informed” of all aspects of the game except those which will occur in the future.
Backward induction can be applied to any finite game of perfect information, where finite means that the number of stages is finite and the number of feasibic actions at any stage is finite, too. ${ }^1$ The algorithm begins by determining the optimal choices in the final stage $K$ for each history $h^\kappa$ that is, the action for the player on move, given history $h^\kappa$, that maximizes that player’s payoff conditional on $h^K$ being reached. (There may be more than one maximizing choice; in this case backward induction allows the player to choose any of the maximizers.) Then we work back to stage $K-1$, and determine the optimal action for the player on move there, given that the player on move at stage $K$ with history $h^K$ will play the action we determined previously. The algorithm proceeds to “roll back,” just as in solving decision problems, until the initial stage is reached. At this point we have constructed a strategy profile, and it is easy to verify that this profile is a Nash equilibrium. Moreover, it has the nice property that each player’s actions are optimal at every possible history.
博弈论代写
经济代写|博弈论代考Game theory代写|What Is a Multi-Stage Game?
我们的第一步是给出“带有可观察行动的多阶段游戏”的更精确定义。回想一下，我们说过，这意味着(1)所有玩家在选择他们在阶段$k$的行动时，都知道在所有之前的阶段$0,1,2，$ ldots， $k$所选择的行动，以及(2)所有玩家在每个阶段$k$中“同时”移动。(我们采用第一阶段为“阶段$0”的惯例，以便在阶段被解释为周期时简化有关贴现的符号。)如果每个玩家在不知道任何其他玩家在第k阶段的行动的情况下选择了他或她的行动，那么玩家在第k阶段同时移动。与此相反，“同时移动”并不排除玩家轮流移动的游戏，因为我们允许一些玩家有“什么都不做”的单一选择集的可能性。例如，Stackelberg博弈有两个阶段:在第一阶段，领导者选择一个输出水平(而追随者“什么都不做”)。在第二阶段，追随者知道领导者的产出，并选择自己的产出水平(领导者“什么都不做”)。Cournot和Bertrand博弈都是单阶段博弈:所有玩家都选择自己的行动，然后游戏结束。Dixit(1979)的进入和进入威慑模型(基于Spence(1977)的工作)是一个更复杂的例子:在这个博弈的第一阶段，在位者投资于产能;在第二阶段，进入者观察产能选择并决定是否进入。如果没有进入者，在位者在第三阶段选择作为垄断者输出;如果进入，两家公司同时选择产出，就像古诺竞争一样。
通常情况下，我们会很自然地用时间段来确定游戏的“阶段”，但情况并非总是如此。一个反例是Rubinstein-Stanhl讨价还价模型(在第4章中讨论)，其中每个“时间段”有两个阶段。在每个阶段的第一阶段，一个参与者提出一个协议;在第二阶段，另一个玩家接受或拒绝这个提议。区别在于，时间段指的是时间流逝的一些物理度量，例如讨价还价模型中延迟成本的累积，而阶段不需要有直接的时间解释。
经济代写|博弈论代考Game theory代写|Backward Induction and Subgame Perfection
在Stackelberg博弈中，很容易看出玩家2“应该”怎么玩，因为一旦q_1$固定，玩家2将面临一个简单的决策问题。这让我们能够解决参与人2对于每个q_1$的第二阶段最优选择，然后反向找到参与人1的最优选择。这个算法可以扩展到其他在每个阶段只有一个玩家移动的游戏中。我们说一个多阶段博弈具有完美信息，如果对于每一个阶段$k$和历史$h^k$，只有一个参与者有一个非平凡的选择集一个包含多个元素的选择集而所有其他人都有一个“什么都不做”的单元素选择集举个简单的例子，玩家1在第0、2、4阶段移动，玩家2在第1、3、5阶段移动，以此类推。更一般地说，有些玩家可以连续移动几次，而哪个玩家可以在阶段k中移动可能取决于之前的历史。关键是每个阶段只有一个玩家移动。由于我们假设每个玩家都知道所有对手过去的选择，这意味着在k处移动的单个玩家“完全了解”游戏的所有方面，除了那些将在未来发生的事情。
逆向归纳法可以应用于任何具有完全信息的有限对策，其中有限意味着阶段的数量是有限的，任何阶段的可行行动的数量也是有限的。算法首先确定每个历史$h^\kappa$在最后阶段$K$的最优选择，也就是说，给定历史$h^\kappa$，在达到$h^K$的条件下，玩家移动时的行动$h^\kappa$最大化玩家的收益。(可能有不止一个最大化的选择;在这种情况下，逆向归纳允许玩家选择任何最大化者。)然后我们回到第K-1阶段，并确定在那里移动的玩家的最佳行动，因为在第K阶段具有历史$h^K$的移动玩家将采取我们之前确定的行动。算法继续“回滚”，就像解决决策问题一样，直到到达初始阶段。至此，我们已经构建了一个策略概要，并且很容易验证该概要是纳什均衡。此外，它还有一个很好的属性，即每个玩家的行动在每个可能的历史中都是最优的。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业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企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
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。
