论文_对局部均衡和一般均衡的思考

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1、天津外国语大学国际商学院本科生课程论文(设计)课程名称:宋体四号字居中论文题目:沙普利及其稳定匹配理论姓名:宋体四号字居中学号:专业:年级:2012级班级:任课教师:20年月内容提要凭借对稳定匹配和市场机制设计的理论贡献,沙普利与罗思分享了2012年度诺贝尔经济学奖。罗斯和沙普利的研究有助于发展博弈论。博弈论是一种模拟理性决策者的冲突和合作的理论,在政治科学,经济学,哲学和生物学已经被广泛采用。博弈论的早期发展是源于古代西方哲学,最近的发展来自于方法论个人主义—个体参与者的行为可以解释社会现象的思维方法。为了解决市场不完全竞争情况下的资源配置难题,沙普利

2、研究了双边匹配和单边匹配问题,分别创建了盖尔-沙普利法则和最大交易循环法则,并找到了不同条件下的稳定匹配解。本文通过对沙普利的简单介绍,更进一步了解他在经济方面的卓越贡献,通过稳定匹配的实用性,探究此理论在中国的适用性。关键词:沙普利;稳定匹配理论;在中国的适用性I目录一沙普利简介1二稳定匹配原理1三市场匹配理论在中国的适用性2(一)对中国的适用2(二)对中国经济建设的指导意义3四实现资源配置最优还应注意的问题3(一)匹配会有利益偏向3(二)机制设计者的激励问题4(三)未考虑的其他因素4(四)应用的局限性4参考文献:5I沙普利及其稳定匹配理论一沙普利简介

3、沙普利,美国著名的数学家和经济学家。毕业于普林斯顿大学与哈佛大学,是美国加州大学洛杉矶分校数学和经济学名誉教授,在数理经济学,尤其是博弈论领域有突出贡献。在多位经济学家看来,沙普利是继冯·诺依曼、摩根斯坦等人之后在博弈论研究方面贡献最为突出的经济学家之一,是2012年诺贝尔经济学奖得主。实际上,沙普利是非常重要的合作理论大家,冯·诺意曼是博弈论的开山鼻祖,而沙普利和纳什同在普林斯顿大学,都是冯·诺意曼的学生,沙普利年轻的时候就比纳什有名。纳什1994年拿诺贝尔奖,而沙普利是在18年之后。当年在普林斯顿,冯·诺意曼是喜欢沙普利,不喜欢纳什。在诺贝尔奖的描述

4、中,主要肯定的是他的稳定配对理论,这是他贡献的一小部分。二稳定匹配原理经济学研究中最重要的内容之一就是研究资源如何配置,以及如何配置是有效率且稳定的。配置资源的手段可以分为三类:通过市场这只无形的手;通过计划这只有形的手;两只手并用。当市场运行良好时,市场可以通过价格机制优化配置资源。当有些资源进行配置时,价格机制遭到法律、习俗和道德的反对,市场就不能通过价格机制配置资源。还有一些情况是,完全竞争的传统假设不能满足,特别是当商品不可分和异质时,价格机制就会失效,市场就会失灵。所以,当市场不能通过价格机制配置资源时,政府、企业或某个社会机构这只有形的手就可

5、以有所作为,替代市场这只无形的手,提高资源的配置效率。沙普利为稳定匹配和市场机制设计的实践应用奠定了理论基础。沙普利和4罗斯研究没有价格的市场如何能用匹配方案有效地分配资源。他们的研究在美国的许多情况下得到应用,并且是博弈论的一个重要贡献。罗斯和沙普利的贡献主要涉及到婚姻稳定问题的应用。婚姻稳定问题是如何找一个稳定的匹配均衡。在稳定均衡下,没有这样情况:男人乙匹配到女人甲,但是男人乙更喜欢女人丙,而且女人丙相对于和她匹配的男人而言更喜欢男人乙。他们的贡献除了可以解决婚姻稳定问题之外,还可以解决其他一些问题,比如合租问题(合租者都是同性),医院和医生的匹配

6、问题(每个医院可以接受很多医生)。沙普利跟加州大学伯克利分校教授戴维·盖尔在1962年提出了一种算法而证明它能够找到稳定的匹配。经过多轮程序,可以找到稳定均衡点。虽然均衡不一定唯一,但是盖尔-沙普利算法一定会找到一个稳定匹配,相当于非合作博弈中的纳什均衡。在该理论基础上罗斯开发了实用算法,并已运用于各种匹配市场,包括美国的住院医生、加拿大和英国的几个小的职业劳动力市场,以及纽约和波士顿的公立学校的招生机制。三市场匹配理论在中国的适用性(一)对中国的适用中国人有充分的理由质疑罗斯和沙普利的理论在中国的实用性,因为罗斯设计了在美国有效的机制。中国和美国在一定

7、程度上还是存在着很大的差异。答案是罗斯开发的以及类似的机制可以适用于发展中国家。罗斯和沙普利的匹配理论即使美国人是理性人不是经济人在美国有用,并且有可能在发展中国家也有用。当然,特定的算法需要进行调整,以适合不同的情况。适应中国的算法要反映不同的价值观和国家的发展目标。把理论和算法进行改善并应用到一个国家,只需要一小群学者和政府官员。但是,更大的挑战却是减少对匹配算法的需要。出现没有价格的市场问题的一个原因是同质化或不可行的偏好。在没有很好的中央匹配算法的情况下,很难得到最佳匹配结果。北京大学著名经济学家林毅夫认为,中国十四世纪已经有工业革命的先决条件。

8、然而,有才华的人忙着准备考试或在官员体制中发展,并没有时间去进行一场科学革命。现

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