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第五章不完美信息动态博弈.

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第5讲-不完全信息动态博弈

第5讲-不完全信息动态博弈
第5讲 不完全信息动态博弈
1.基本思路
• 在不完全信息动态博弈（dynamic game of incomplete information)中，“自然”首先选择 参与人的类型，参与人自己知道，其他参与人不 知道；在自然选择之后，参与人开始行动，参与 人的行动有先有后，后行动者能观测到先行动者 的行动，但不能观测到先行动者的类型。
第5讲 不完全信息动态博弈
不一样的。假定存在一个价格P*,只有低成本企业 才有利可图，而高成本企业司不敢模仿这个价格 的。 • 那么，精炼贝叶斯均衡是，低成本在位者选择P*, 高成本企业选择一个较高的垄断价格。如果进入 者观察到在位者选择了P*,这就推断其为低成本， 不进入；否则，就认为在位者是高成本，进入。 • 这就是由米尔格罗姆和罗伯茨于1982年提出的著 名的“垄断限价模型”。
马上认为这个人一定是好人，除非这件好事非常非常地好，因为否 则的话，坏人总是有积极性干件好事以使我们认为他是一个好人）。 当然，如果我们认为坏人干好事并不仅仅是为了假装好人，我们对 他的看法就不会改变，因为，根据贝叶斯法则：
第5讲 不完全信息动态博弈
ProbBP GT p*1 =1
q*0 P*1 这里，p>0是坏人干好事的概率，q>0好人干好事的概率。 从上面例子可以看到，我们如何改变对一个人的看法不仅依赖于我们 认为他是好人或坏人的先验概率，而且依赖于我们如何“认为”好人 干好事和坏人干好事的条件概率。
• 但是，因为参与人的行动是类型依存的，每个参 与人的行动都传递着有关自己类型的某种信息， 后行动者可以通过观察先行动者所选择的行动来
第5讲 不完全信息动态博弈
推断其类型或修正对其类型的先验信念（概率分 布），然后选择自己的最优行动。先行动者预测 到自己的行动将被后行动者所利用，就会设法选 择传递对自己最有利的信息，避免传递对自己不 利的信息。 • 因此，博弈过程不仅是参与人选择行动的过程， 而且是参与人不断修正信念的过程。

不完全信息动态博弈

不完全信息动态博弈

有偏好的早餐。软弱型假装成粗暴型而避免冲突，获得更高利润。
b,1 D [p] Q
D 0,1 B [q]
b+d,0 0,-1
N R
D [1-p] Q
N
0.1
N
0.9
N d,0 R D b,-
1 B [1-q]
N
信号博弈的完美贝叶斯均衡
斯彭斯的劳动力模型
考察下面的信号博弈模型（斯彭斯，1974）：在模型中，有两个参 与人，一个雇主和一个雇员，记雇员为参与人1（信号发送者），雇 主为参与人2（信号接收者），雇主是不知情的参与人。博弈顺序为：
，不偏好的早餐价值为0，而避免冲突价值
。
对接收者来说，与软弱型（粗暴型）冲突的支付为
1（-1），所有其他支付为0。
“啤酒和热狗”信号博弈
在啤酒和热狗博弈中，
是发送者的一个分离策略，这里
代表在发送者是软弱类型的情况下，选择热狗。如果 ，那
么，发送者的策略
和接收者的策略
以及后验概率
和 是这个博弈的完美贝叶斯均衡。这里 代表在发送 者选择热狗的情况下，接收者选择冲突，也可以类似地解释 。
不完全信息动态博弈
1.1.1 基本概念
不完全信息意味着至少有一个参与人拥有私人信息， 通常用类型表示拥有不同私人信息的参与人，类型由“ 自然”或“上帝”给定。
博弈顺序： （1）“自然”选择参与人的类型，并 将类型告诉参与人自己，不告诉其他参与人，只将类型 分布告诉其他参与人；（2）参与人开始行动，参与人 的行动有先有后，后行动者能观察到先行动者的行动， 而不能观察到先行动者的类型。
（surly）；B代表啤酒，Q代表热狗；D代表与发送者冲突（duel），
N代表不与发送者冲突。 [p]表示当接收者接收到信号 后，认为发

不完全信息动态博弈

不完全信息动态博弈

市场进入博弈-2阶段不完全信息动态博弈 市场进入博弈 阶段不完全信息动态博弈
Sichuan Agricultural University
基本思路基本思路-不完全信息动态博弈
如:低成本的在位者不会选择p=6,因此,如果进 低成本的在位者不会选择p=6,因此, p=6 入者观察到在位者选择了p=6, p=6,就可以推断在位者一 入者观察到在位者选择了p=6,就可以推断在位者一 定是高成本,选择进入是有利可图的.预测到p=6 定是高成本,选择进入是有利可图的.预测到p=6 会招致进入者进入, 会招致进入者进入,即使高成本的在位者也可能不 会选择p=6,而招致进入者的进入.相反, p=6,而招致进入者的进入 会选择p=6,而招致进入者的进入.相反,低成本在 位者也不会选择p=5,如果p=5 也不会选择p=5 p=5会招致进入者进入的 位者也不会选择p=5,如果p=5会招致进入者进入的 话. 问题的核心是: 问题的核心是:不同的价格如何影响进入者的后验 概率从而影响进入者的进入决策. 概率从而影响进入者的进入决策.
Sichuan Agricultural University
基本思路基本思路-不完全信息动态博弈
在静态贝叶斯均衡中,参与人的信念是事前给定的, 在静态贝叶斯均衡中,参与人的信念是事前给定的, 该概念没有规定参与人如何修正自己的信念.但是, 该概念没有规定参与人如何修正自己的信念.但是, 如果进入者可以任意修订自己有关在位者成本函数 的信念,上述不完全信息动态博弈可以有任意均衡. 的信念,上述不完全信息动态博弈可以有任意均衡. 如假定x<1/2,下列战略组合是一个贝叶斯均衡: 如假定x<1/2,下列战略组合是一个贝叶斯均衡: x<1/2 不论在位者选择什么价格, 不论在位者选择什么价格,进入者总认为在位者是 低成本的概率为x <1/2,总是选择不进入; 低成本的概率为x*<1/2,总是选择不进入;高成本 在位者选择p=6,低成本在位者选择p=5 p=6,低成本在位者选择p=5. 在位者选择p=6,低成本在位者选择p=5.

不完全信息动态博弈

不完全信息动态博弈
德国、法国、西班牙和英国等，是欧洲航空公司的联合企业，
创立目的就是和波音这样已成规模的公司竞争。
波音早于空客成立，所以当欧洲各国抢占市场时，波音早
已在欧洲站稳脚跟。波音公司先进入市场，就可能出现两种情
况——波音公司是一个“无先发优势”的企业，也可能是一个
“有先发优势”的企业。
第5页
2

波音与空客之战
第五章
不完全信息动态博弈
主要内容
第一节
不完全信息动态博弈
第二节
精炼贝叶斯纳什均衡
第三节
信号博弈
第四节
先验信念、策略互动、后验概率
第 2 页
第一节
不完全信息动态博弈
不完全信息动态博弈特点
波音与空客之战
第3页
1
不完全信息动态博弈特点
不完全信息动态博弈：指至少有一方参与者对于博弈的信息不是
完全了解，并且参与者的行动存在先后顺序。和不完全信息静态
由方程 2q1 q2 8 和 q1 2q2 8 可得：
q1=8/3，q2=8/3
在“无先发优势”条件下波音公司利润π(q1)=64/3，空客
公司利润为π(q2)=10/3。
也就是说，在波音公司是“无先发优势”条件下，空客
公司会选择生产，与波音公司竞争。
第 13 页
第二节
精炼贝叶斯纳什均衡
自己肯定选择策略R,所以对这个动态博弈来说，博弈路径必
定是甲选择策略T，乙选择策略R。
第 22 页
3

不可置信的威胁与可置信的威胁
不可置信威胁又称空洞威胁，是完全没有任何威胁作用的威
胁。比如在上述博弈中，乙为了让甲选择策略N，就对甲说，
如果不选择N，乙会选择策略L，局中人甲得益就是0，但甲选

第五章完全但不完美信息动态

第五章完全但不完美信息动态
例3：p g s 0, p b s 1（市场完全失败）
可以通过以往的信息来决定。
20
2024/8/3
新的纳什均衡需满足的要求：
令 p g s和p b s 分别表示好坏时卖方选卖
的概率，那么由条件概率和贝叶斯法则
有 p(g | s) p(g) p(s | g)
p(s)
p(g) p(s | g)
p(g) p(s | g) p(b) p(s | b)
4
2024/8/3
5.1.2多节点信息集和 不完美信息动态博弈的表示
完美信息的动态博弈可用有根树来表示（用逆 推法求解），那么不完美信息动态博弈该如何 表示呢？
例：一商人要外出旅行，他可能遇到好天气或 坏天气（他不知），他所要做的是决定走陆路 还是水路（这实际是一个单人博弈问题），由 于天气好坏不确定，假设有另一博弈方（自然） 0来选择天气。
而各种情况下两方可能的收益是清楚给出的
分析：对① 、②原车主是清楚的，而买方是 不清楚的，并且①是早已确定的（客观的）！
3
2024/8/3
例：二手车问题
注意：这个例子仅是完全不完美的一种情况！
比如：在动态博弈中，只要有一个博弈方看不 到自己选择前其他某一博弈方的行为就能构成 一个不完美信息的动态博弈。
在分开均衡中则给具有不完美信息的博弈方的 判断提供充分的信息和依据。
34
2024/8/3
5.3.4 纯策略完美贝叶斯均衡
有了完美贝叶斯均衡的概念后就可以讨论如何通 过逆推归纳法来求解（逆推归纳法的依据ⅰ理性 选择 ⅱ最优性原理）
例1：单一价格二手车交易模型（市场部分成功）
假设差车出现的概率 pb 很小，此时好车多
在一子博弈中的，则包含n的信息集中的所有节

第五章 重复博弈完全且非完美信息动态博弈(博弈论张醒洲)PPT课件

第五章 重复博弈完全且非完美信息动态博弈(博弈论张醒洲)PPT课件
1. 参与人1和2同时从各自的可行集A1和A2中选择a1和a2；
2. 收益情况为ui(a1,a2,a3*(a1,a2),a4*(a1,a2))，i=1,2；
假定（a1*,a2*）为以上同时行动博弈唯一的纳什均衡，我们称 (a1*,a2*,a3*(a1*,a2*),a4*(a1*,a2*))为这一两阶段博弈的子博弈完 美结果。
2009-03-16
张醒洲，大连
7
两阶段囚徒Байду номын сангаас境
• 得到 a3*(a1,a2)，a4*(a1,a2)
– 根据第一阶段的行动a1和 a2 ，预测第二阶段参与人的反应； – 请注意，在囚徒困境博弈中存在唯一的纳什均衡，因此参与人
的反应独立于其在第一阶段的行动。
• 计算 ui(a1,a2,a3*(a1,a2),a4*(a1,a2))，i=1,2
• 两阶段囚徒困境博弈是“2×2 两人同时行动”博弈的一 个特殊例子。在这个博弈中，我们在上一节利用后向归纳 法的思路分析了“子博弈完美结果”，具体见2.2.1。
• 子博弈完美结果
如果参与人1和2预测到参与人3和4在第二阶段的行动将由 (a3*(a1,a2)，a4*(a1,a2))给出，则参与人1和2在第一阶段的问题就可 以用以下的同时行动博弈表示：
参与人 1
参与人 2
L2
L1
1, 1
R1
0, 5
R2 5, 0 4, 4
图 2.3.1
• 让两个参与人进行两次囚徒困境博弈，观察第二次博弈 开始之前第一次博弈的结果，并假设整个过程博弈的总 收益等于两阶段博弈收益的简单相加 (即不考虑贴现因 素) 。
2009-03-16
张醒洲，大连
6
“2 × 2 ×2” 博弈和子博弈完美结果

完全但不完美信息动态博弈


6.2.2 均衡要求的初步解释
1、判断的必要性
2、序列理性要求——实质是利益最大化要求
3、判断与策略的一致性：符合策略和 BAYES法则（包括均衡路径和非均衡路径上）
什么是“均衡路径上的信息集”？
在均衡路径上的信息集：如果博弈按照均衡 策略进行，则该信息集会以正的概率达到。
不在均衡路径上的信息集：博弈按均衡策略 进行时绝对不可能达到，或者达到的概率为 0。
6.2.1 完美贝叶斯均衡定义
• 在不完美信息动态博弈中纳什均衡和子博 弈完美纳什均衡都不能解决问题，需要引 进新的均衡概念
• 纳什均衡和子博弈完美纳什均衡分析方法， 反应函数和逆推归纳法等同样也要改进、 变化
• 无法排除不可信的威胁或承诺，发展新的 均衡概念——完美贝叶斯均衡。
一个策略组合和相应的判断满足下列4个要
6.2.3 关于判断形成的进一步解释
二手车交易为例
好1差
1 不卖 1
卖
卖
不卖
2
p(g | s) p(g) p(s | g) p(s)

p(g) p(s | g)
p(g) p(s | g) p(b) p(s | b)
0 1
好1差
1 不卖 1
卖卖ຫໍສະໝຸດ 不卖2(0,0) (0,0)
买 不买 买 不买
(-7000) (-10000) (-16000) (-10000) (2,1) (0,0) (1,-1) (-1,0)
运输路线扩展形
二手车交易扩展形
信息的不完美性由此得到体现
二手车博弈的解释
• 对买方来说，在以上得益的前提下，选择买既有 赚钱的可能（车况好），也有亏损的可能（车况 差），选择不买当然肯定不会吃亏，同时也失去 获得利益的机会，因此没有一个选择绝对比另一 个好。

完全但不完美信息动态博弈博弈论


A不知道自然的选择；B不知道A的选择，知道自然的选择
房地产开发博弈
N
大
小
（1/2） （1/2）
A
A
开发
B
不开发 开发
BB
不开发
B
开
不开
不开
不开
不
（4，4） （8，0）（0，8）（0，0（）-3，-3（）1，0（）0，1）（0，0）
A知道自然的选择；B知道A的选择，但不知道自然的选择
房地产开发博弈
0.75 3
（3）求解二手车交易
卖方
好
差
卖方
卖方
卖
买方
买
不卖 （0，0） 不买 买
卖
买方
不卖 （0，0）
不买
（2，1）
（0，0） （1，-1） （-1，0）
需要判断的是：卖方决定卖车时车况好、差的概率 p(g|s)、p(b|s) 已知先验概率 p(g)=0.5，p(b)=0.5
问题
能否从图上分析：车况好时，车主卖车的概率p(s|g) ？ 车况差时，车主卖车的概率 p(s|b) ？
的车子占绝大多数，并且卖方伪装差车的费用C相对 于价格P很小，则下列策略组合和判断构成一个市场 部分成功的完美贝叶斯均衡：
（i）卖方选择卖，不管车子好差； （ii）买方选择买，只要卖方卖； （iii）买方的判断为p(g|s)= pg， p(b|s)= pb 。
卖方
好
差
卖方
卖方
卖
买方
买
不卖 （0，0） 不买 买
Bayes法则正是人们根据新的信息从先验概率得 到后验概率的方法。
全概率公式和贝叶斯公式
设试验E的样本空间为s，A为E的事件，B1， B2，…，Bn为s的一个划分，且P(Bi)>0，则 全概率公式为：

博弈论与信息经济学5-不完全信息动态博弈


叶斯法则从均衡策略和所观测到的行动得到的. 因此,精炼贝叶斯均衡是一个不动点，满足： ( s ))； p p * ( s* ( p )) s s* ( p
博弈论与信息经济学. Copyright © 2015 ECUST. All rights reserved. 华东理工大学版权所有， 翻印必究。
L 1 M [p]
(1,3)
R 2 B [1-p]
U
U
B
(2,1)
(0,0) (0,2)
(0,1)
U M R (2,1) (0,2)
B (0,0) (0,1)
L
(1,3)
(1,3)
QSC
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博弈论与信息经济学. Copyright © 2015 ECUST. All rights reserved. 华东理工大学版权所有， 翻印必究。
QSC
Page:8
精炼贝叶斯均衡什均衡策略与均衡信念的结合,即:
* * * 1.给定信念p ( p1 , , pn ), 策略s ( s1 , , sn )是最优的； * * (p 1 , , p n )是使用贝 2.给定策略s* ( s1 , , sn ), 信念p
Page:12
混同均衡满足的条件
混同均衡：不同类型的发送者选择相同的信号，或者 说，没有任何类型选择与其他类型不同的信号，因此， 接收者不修正先验概率。
( m* ))满足 混同均衡(m* ( ), a* (m* )；p u1 (m* , a* (m* ), 1 ) u1 (m, a* (m), 1 ), m u1 (m* , a* (m* ), 2 ) u1 (m, a* (m), 2 ), m 此时有 ( k m* ) p ( k ) p

第5章_不完全信息动态博弈

与者 2 必然会选择策略 U。 所以，作为一个动态博弈，博弈路径必然是：参与者 1 选择策
略 L，参与者 2 选择策略 U。 博弈参与者 2 最希望看到的结果是：参与者 1 选择策略 M，从
而博弈结束。在这种情况下参与者 2 可以获得收益 10。但是， 怎样才能让参与者 1 选择策略 M 呢？
完全信息动态博弈中 纳什均衡是完全信息静态博弈的均衡。 子博弈精炼纳什均衡是完全信息动态博弈的均衡。 子博弈精炼纳什均衡是对纳什均衡的一种“精炼”。
不完全信息动态博弈中 贝叶斯纳什均衡是不完全信息静态博弈的均衡。 精炼贝叶斯纳什均衡（Perfect Bayesian Nash Equilibrium） 是不完全信息动态博弈的均衡。 精炼贝叶斯纳什均衡是对贝叶斯纳什均衡的“精炼”。
理性的参与者 1 可以预期到：如果自己不选策略 M，而是选择 策略 L 或者策略 R，那么参与者 2 必然选择策略 U。
在这种序贯理性条件下，参与者 1 会选择策略 L，参与者 1 得 到收益 2，参与者 2 得到收益 3。
如果参与者 1 选择策略 M，那么参与者 1 仅能得到收益 1。 所以先行动参与者 1 不会选择策略 M。 尽管参与者 2 不知道参与者 1 选择了策略 L 还是策略 R，但参
2．不可置信的威胁
参与者 2 如果放出这样的威胁：“如果参与者 1 没有选择策 略 M，而是选择了策略 L 或策略 R，那么参与者 2 必然选择 策略 V”。
参与者 2 的这种威胁如果成立，那么不管参与者 1 选择策略 L 还是策略 R，参与者 1 的收益都只有 0。如果选择策略 M， 参与者 1 可以得到收益 1。
迈克尔 ·斯宾塞（Michael Spence）教授研究了劳动力市 场上的不完全信息、信号传递及均衡问题，为信息经济学的发 展奠定了重要基础。
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N 高 低 [1-x]
T=2，如果进入者已进入，在位者 成本函数为共同知识，若在位者为 高成本，p=5时，每个企业利润为 3，扣除进入成本2，进入者利润为 1。若在位者为低成本，p=4,在位 者利润是5，进入者成本为1，扣除 进入成本2，其利润为-1。 在位者 P=5 P=6
P=6
P=4
进入者
进入 不进入 进入 不进入 进入
2018/11/19
重庆大学 刘辛
2
不完全信息动态博弈
先行动者预测到自己的行动被后行动者利用，就会设法传 递对自己最有利的信息。 不完全信息动态博弈过程不仅是玩家选择行动的过程，而 且是玩家不断修正信念的过程。
精练贝叶斯均衡是泽尔腾不完全信息动态博弈子博弈精练 纳什均衡与海萨尼不完全信息静态博弈贝叶斯均衡的结合。
不进入 进入
不进入
进入
不进入
进入
(2,0) (2,0)
(6,0)
(6,0)
(7,0)
(7,0)
(6,0)
(6,0)
(9,0)
(9,0) (8,0)
(8,0)
第一阶段 第二阶段
(3,1) (7,0)
2018/11/19
高成本在位者不 会选择p=6
(3,1) (7,0)
(3,1) (7,0)
重庆大学 刘辛
2018/11/19 重庆大学 刘辛 6
收益
价格
P=4
P=5
P=6
在位者高成本时的利润
6
9
8
2018/11/19
重庆大学 刘辛
7
基本思路-不完全信息动态博弈
• 进入者只有一种类型：进入成本为2，如果进入， 生产成本函数与在位者高成本函数相同。
• T=2，如果进入者已进入，在位者成本函数为共 同知识，若在位者为高成本，企业企业成本函数 相同，对称库诺特均衡产量下的价格p=5时，每 个企业利润为3，扣除进入成本2，进入者利润为 1。 • 若在位者为低成本，两个企业成本函数不同，非 对称库诺特均衡产量下的价格p=4,在位者利润是 5，进入者成本为1，扣除进入成本2，其利润为2018/11/19 8 重庆大学 刘辛 1。
2018/11/19
重庆大学 刘辛
4
黔之驴-驴虎博弈
• 老虎通过不断试探来修正对毛驴的 看法，每一步行动都是给定它的信 念下最优的 • 毛驴也是如此 • 最终老虎将毛驴吃掉。
2018/11/19
重庆大学 刘辛
5
基本思路-不完全信息动态博弈
• 市场进入博弈： 玩家：在位者，进入者； T=1，市场上只有一个垄断企业，在位者， 一个潜在进入者考虑是否进入；如果进入者 进入，两个企业进行库挪特博弈，在位者获 得垄断利润。 类型：在位者有两种类型，高成本或低成本， 进入者在博弈开始时只知道在位者高成本的 概率是x，低成本概率是1-x。称为先验概率。
价格 P=4 P=5 P=6
在位者高成本时的利润
2018/11/19 重庆大学 刘辛 在位者低成本时的利润
2
6
6
9
7
8
12
市场进入博弈 二阶段不完全信息 动态博弈
在位者 P=4 P=5 P=6 [x] 高
N 低 [1-x] 在位者 P=4 P=5 P=6
进入者
进入 不进入 进入 不进入 进入
不进入
11
(9,0)
市场进入博弈-2阶段不完全信息动态博弈
重庆大学 刘辛
基本思路-不完全信息动态博弈
• T=2, 企业的行动选择是一个简单的静态博弈决策问题， 但在第一阶段，情况要复杂得多：
• 进入者是否进入依赖于它对在位者成本函数的判断：给 定在位者是高成本时，进入者进入的净利润是1，低成本 时进入者的利润是-1，当只当进入者认为在位者是高成 本的概率大于1/2时，进入者才选择进入。 • 但与静态博弈不同的是，在观测到在位者第一阶段的价 格选择后，进入者可以修正对在位者成本函数的先验概 率x，因为在位者的价格可能包含其成本函数的信息。
2018/11/19
重庆大学 刘辛
3
黔之驴-驴虎博弈
• 黔无驴，有好事者船载以入。至则无可用，放之 山下。虎见之，庞然大物也，以为神，蔽林间窥 之。稍出近之，慭慭然，莫相知。 • 他日，驴一鸣，虎大骇，远遁；以为且噬己也， 甚恐。然往来视之，觉无异能者；益习其声，又 近出前后，终不敢搏。稍近益狎，荡倚冲冒。 • 驴不胜怒，蹄之。虎因喜，计之曰，“技止此 耳！”因跳踉大㘎，断其喉，尽其肉，乃去。
低成本在位者不 会选择p=5
(5,-1) (9,0) (5,-1)
(9,0) (5,-1)
13
(9,0)
基本思路-不完全信息动态博弈
价格 P=4 P=5 P=6
在位者高成本时的利润
在位者低成本时的利润
进入者收益
价格 在位者高成本时的利润 在位者低成本时的利润 进入者进入 在位者高成本p=5 在位者低成本p=4
2018/11/19 重庆大学 刘辛
P=4 2 6
在位者
P=5 6 9
进入者
P=6 7 8
3 5
1 -1
9
动态博弈
•
进入者只有一种类型：进入成本为2，如果进入， 生产成本函数与在位者高成本函数相同。
T=2，如果进入者已进入，在位者成本函数为共 同知识，若在位者为高成本，p=5时，每个企业 利润为3，扣除进入成本2，进入者利润为1。若在 位者为低成本，p=4,在位者利润是5，进入者成 本为1，扣除进入成本2，其利润为-1。
•
2018/11/19
重庆大学 刘辛
10
进入者只有一种类型：进入成 本为2，如果进入，生产成本 函数与在位者高成本函数相同。 [x] 在位者 P=4 P=5
不进入
不进入 进入
不进入
进入
不进入
进入
(2,0) (2,0)
(6,0)
(6,0)
(7,0)
(7,0)
(6,0)
(6,0)
(9,0)
(9,0) (8,0)
(8,0)
第一阶段 第二阶段
(3,1) (7,0)
2018/11/19
(3,1)
(7,0)
(3,1)
(7,0)
(5,-1)
(9,0)
(5,-1)
(9,0) (5,-1)
第五章 不完全信息动态博弈
贝叶斯精炼均衡
2018/11/19
重庆大学 刘辛
1
不完全信息动态博弈
类型：自然首先选择玩家的类型，玩家自己知道， 其他玩家不知道——不完全信息
行动：行动有先有后，后行动者能观测到先行动 者的行动，但不能观测到其类型。--动态博弈 但是，玩家是类型依存型的，每个玩家的行动都 传递有关自己类型的信息，后行动者可以通过观 察先行动者的行动来推断自己的最优行动。