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1、第三部分不完全信息静态博弈第九章机制设计Prisoner’sdilemma考验考试Self-selectionmechanism:Coupons,financialaid,movieprice所罗门的智慧：实话实说的机制航运公司：等仓、二等仓、三等仓等保险产品：一定会设计出更多的合同，吸纳不同要求的客户，而不会使用千篇一律的标准合同。金融产品创新亚当•斯密的机制设计计划经济的机制设计类似于后退归纳法机制设计委托人(principle)设计博弈规则（信号集，配置函数，支付向量）代理人(agents)得到保留效用进行由机制所确定的博弈拒绝接受第一步：委托人设计博弈规则（信号空间，
2、配置函数与支付向量）委托人(principle)设计博弈规则（信号集，配置函数，支付向量）代理人(agents)得到保留效用进行由机制所确定的博弈拒绝接受第二步：代理人进行由机制所确定的博弈委托人(principle)设计博弈规则（信号集，配置函数，支付向量）代理人(agents)得到保留效用进行由机制所确定的博弈拒绝接受保证局中人选择接受的条件是个人理性约束。对博弈结果的预测基础是不完全信息下的bayes均衡。第三步：委托人进行最优机制设计委托人(principle)设计博弈规则（信号集，配置函数，支付向量）代理人(agents)得到保留效用进行由机制所确定的博弈拒绝接受保
3、证实话实说是不完全信息下的bayes均衡的条件是激励相容约束。在实话实说是不完全信息下的bayes均衡的基础上，委托人选择使其收益最大的机制。非线性定价（nonlinearpricing）某公司以不变的边际成本c生产某种产品，并卖给某消费者。消费者购买数量q的产品将付出价钱T给公司，数量q的产品将给消费者带来的盈利（效用）为θV(q)，其中V对买卖双方是共同知识，V(0)=0,V’(q)>0,V’’(q)<0，但θ仅是消费者的私人信息，θ=(θ1,θ2)，θ1>θ2,P(θ1)=p,P(θ2)=1-p。bundling局中人：卖者（委托人）0，买者（代理人）A类型空间：卖者是
4、一种类型，TA=(θ1,θ2)信念：P(θ1)=p,P(θ2)=1-p卖者的盈利函数为：u0(q,T,θ)=T-cq买者的盈利函数为：uA(q,T,θ)=θV(q)-T局中人0的行动空间：方案设计（q1,T1)，(q2,T2)局中人A的行动空间：接受方案Y，拒绝方案N第一步：委托人设计博弈规则（信号空间，配置函数与支付向量）卖者的两套方案：（q1,T1)，(q2,T2)第二步：代理人进行由机制所确定的博弈Nθ1,pθ2,1-pθ1V(q1)-T1θ1V(q2)-T2AY1Y2θ2V(q1)-T1θ2V(q2)-T2AY1Y2N0N0(Y1,Y1)(Y1,Y2)(Y2,Y1)(
5、N,Y1)A(Y2,Y2)(N,Y2)(Y2,N)(Y1,N)(N,N)θ1V(q1)-T1，θ2V(q1)-T1θ1V(q1)-T1，θ2V(q2)-T2θ1V(q1)-T1，0θ1V(q2)-T2，θ2V(q1)-T1θ1V(q2)-T2，θ2V(q2)-T2θ1V(q2)-T2，00，θ2V(q1)-T10，θ2V(q2)-T20，0个人理性约束（IndividualRationality）激励相容约束（incentive-compatibility）卖者的最优方案第三步：委托人进行最优机制设计注：个人理性约束与激励相容约束保证了实话实说是代理人的bayes均衡策略。θ
6、1V(q)qq1θ2V(q)q2T2T1个人理性约束与激励相容约束条件的简化不完全信息所导致的效率损失效率损失是：θ1V(q)qq1θ2V(q)q2T2T1卖者的最优方案卖者的最优方案为：卖者的最优方案拍卖假设卖者有一单位货物待售，有可能的两个买者，他们可视为事前相同。各人对于该货物的估价为θ1与θ2，均以概率p取值v1，以概率1-p取值v2，其中v1>v2,p1+p2=1，且两人的估价看作是相互独立的。每一个买者知道自己的估价，但卖者与另一个买者却不知道。局中人：卖者(委托人)0，买者(代理人)1与买者2类型空间：卖者是一种类型，T1=(v1,v2)，T2=(v1,v2)信
7、念：P(v1)=p,P(v2)=1-p卖者可以推出不同的拍卖形式，那一种形式使卖者的期望盈利达到最大？卖者的最优机制是什么？example假设卖者有一单位货物待售，有可能的两个买者，他们可视为事前相同。各人对于该货物的估价均以概率0.5取值100，以概率0.5取值40(80)，且两人的估价看作是相互独立的。每一个买者知道自己的估价，但卖者与另一个买者却不知道。委托人(principle)设计博弈规则（信号集，配置函数，支付向量）代理人(agents)得到保留效用进行由机制所确定的博弈拒绝接受第一步：委托
