洪开荣《经济博弈论》习题集答案解析

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1、《经济博弈论》思考题第1章纳什均衡1、每位学者的贡献都是建立在前者理论基础之上的,排名考虑的因素是理论的原创性。纳什提出了纳什均衡概念,建立了一种互动分析模式;泽尔腾以纳什均衡为基础建立了策略性思维的动态分析模式;海萨尼提出海萨尼转换及其均衡体系。2、博弈论学科对数学工具的利用使得博弈论乃至经济学成为一门真正的科学。博弈均衡数学表达式的简明与繁复意味着背景事实的简明与繁复。3、要素包括参与人,行动,支付和信息。明确了三要素也就完成了建模。模型的表述需要将各要素参数化和数据化。参与人1参与人2尽力不尽力闹(5,-5)(0,0)不闹(0,0)(-5,5)4、博弈

2、论模型中的元素就是对经济分析中因素的抽象,分析方法就是关注各个参与人之间的互动及相互之间的影响。比如,甲、乙两公司分数两个国家,在开发某种新产品时有下面矩阵表示的博弈关系(单位:百万美元)。乙公司开发不开发甲公司开发—10,—10100,0不开发0,1000,0在这个收益矩阵中,将原本复杂的经济问题抽象化,用明确的数据表示出双方的博弈的收益,这些不同策略组合下的收益则是双方互动选择的结果。5、博弈论和经济学都是基于“理性人”的假设,人们都是追求自身利益的最大化。以性别战博弈为例,女生选择芭蕾时,尽管男生更偏好足球,但此时他为使收益最大化,会选择芭蕾,即男生的

3、最适反应是芭蕾。同样,男生选择足球时,尽管女生更偏好芭蕾,但此时她为使收益最大化,会选择足球,即女生的最适反应是足球。6、(1)博弈双方是在比较每个策略下自己的受益而做出选择,得益值的绝对值也就失去了意义。(2)若对受益矩阵修改如下:囚徒2坦白不坦白囚徒1坦白-5,-5-1,-7不坦白-7,-10,0此时,(坦白,坦白)和(不坦白,不坦白)是两个纳什均衡,但如果双方稍作协商,必然会选择(不坦白,不坦白),因为这样双方的收益都能最大化。7、博弈至少是在两方之间进行的,博弈的过程中双方都是理性的,在理性的指引下做出策略选择,故博弈论应包含理性、互动和决策。其中理

4、性是前提,互动是过程,决策时结果。博弈过程中,各方都追求其自身的利益最大化,也就是给定对方的策略,自己的策略总是最优的。博弈双方的两个最优反应以最适合的方式结合起来,也就是互为最适反应,这就会说博弈论的决策方法。8、以囚徒困境为例,若双方同时选择抵赖,收益为(-1,-1),此时,双方收益和最大,但这种非纳什均衡的情况是不稳定的。纳什均衡下,双方的策略为(坦白,坦白),收益为(-8,-8),此时收益明显比双方同时抵赖要低。纳什均衡是完全自利的双方理性作用的结果,但结果却并非最优。在现实生活中,在各方同时逐利的前提下,往往会造成结果的次优,如劣币驱逐良币,这也就

5、是说在各方同时理性(追求自身利益的最大化)的情况下,有时会引导出非理性。9、交互理性指个体的利益与他人的行为有关,或者相互取决于其他人的行为时追求自身利益的意识或能力。不论是策略互动还是信念互动,都是博弈主体在保证自身利益的前提下,各方的一种交互。特定主体内心的交互理性是个人追求自身利益最大化;而关联主体之间的交互理性是个体之间利益关联之下,各方在其他人的策略下选定自己的策略。双方的差别在于参与方数量的不同、主体考虑的角度不同。10、不是的。存在多重纳什均衡时,博弈方的决策只会是纳什均衡下的各项策略,不会是随意的。11、模型是对已有信息的加工和抽象,当通过该

6、模型运算出的结论与之前的假设不相符合,这存在两种可能,一是假设存在错误,另一种是模型本身存在缺陷。因此,这就要求我们在构建模型时要将严格把握控制变量,减少其对因变量的影响。12、博弈论是以完全自利人为假设的,也就是说,经济学中的理性人为完全自利人。这一假设是经济学的基础,实际是有悖于实际生活的,因此就需要更加深入的研究来探讨有限理性下的决策模型和非完全自利人的决策问题。13、纳什均衡的精炼将最基本的纳什均衡进行扩展,使其适用范围更广。纳什均衡的三种精炼为“策略支持式”精炼、“信念扩展式”精炼和“自利坚守式”精炼。它们的区别在于一个对纳什均衡扩展的方向不同,前

7、者由静态扩展至动态,由完全信息扩展至不完全信息;中间方将个体完全理性扩展至有限理性;后者放松了主体的完全自利假设。13、博弈论就是在个体之间寻求最适策略组合,而纳什均衡是在理性人的假设之下,各方的最适反应,这也就是博弈论的内核之所在。纳什均衡就是个博弈主体在信念的支持下做出的最优策略的组合,因此博弈均衡就是策略互动均衡与信念互动均衡。14、不可或缺的关键词是纳什均衡,因为纳什均衡是博弈论的关键性支柱,各类博弈最终的结果都是寻找纳什均衡。本书从第3章到第10章,遵循由一般到具体,由原理到应用实例,由简单到复杂的原则进行编排,内容充实有序。第2章博弈逻辑1、从最

8、简化意义上,博弈均衡就是纳什均衡。博弈均衡就是互为最

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