會計準則培訓講義—微觀經濟學-博弈模型與競爭策略(ppt62)(編輯修改稿)
2025-03-12 17:05 本頁面
【文章內容簡介】 選擇 不建廠，港務局的損失太大了。 如你處在港務局的地位，一個 謹慎的做法是什么呢？ 就是最小得益最大化策略。 電力局 不建電廠 建電廠 不擴建 擴建 港務局 1， 0 1, 10, 0 2, 1 2023/3/13 博弈模型與競爭策略 29 完全信息靜態(tài)對策 最小得益最大化是一個保守的策略。 它不是利潤最大化，是保證得到 1而不會 損失 10。 電力局選擇建廠，也是得益最小最大化 策略。 如果港務局能確信電力局采取最小 得益最大化策略，港務局就會采用擴建的 策略。 2023/3/13 博弈模型與競爭策略 30 完全信息靜態(tài)對策 在著名的囚徒困境的矩 陣中，坦白對各囚徒來說 是上策，同時也是最小得 益最大化決策。坦白對各 囚徒是理性的，盡管對這 兩個囚徒來說，理想的結 果是不坦白。 囚徒 B 坦白 不坦白 坦白 不坦白 囚徒 A 5, 5 1, 10 10, 1 2, 2 2023/3/13 博弈模型與競爭策略 31 不完全信息靜態(tài)對策 3. 混合策略 在有些博弈中，不存在所謂純策略的納 什均衡。在任一個純策略組合下，都有一個博弈方可單方改變策略而得到更好的得益。但有一個混合策略 ，就是博弈方根據一組選定的概率，在可能的行為中隨機選擇的策略。 例如博弈硬幣的正反面， 2023/3/13 博弈模型與競爭策略 32 不完全信息靜態(tài)對策 如果兩個硬幣的面一（都是正面或都是反面）博弈 A方贏；如果一正一反， B方贏。 你的策略最好是 1/2選正面，1/2選反面的隨機策略。 A、 B雙方的期望得益都為： *1+*(1)=0 B方 正面 反面 正面 反面 A方 1, 1 1, 1 1, 1 1, 1 2023/3/13 博弈模型與競爭策略 33 不完全信息靜態(tài)對策 警衛(wèi)與竊賊的博弈 警衛(wèi)睡覺，小偷去偷，小偷得益 B，警衛(wèi)被處分 D。 警衛(wèi)不睡，小偷去偷，小偷被抓受懲處 P，警衛(wèi)不失不得。 警衛(wèi)睡覺，小偷不偷，小偷不失不得，警衛(wèi)得到休閑 R。 警衛(wèi)不睡，小偷不偷，都不得不失。 警衛(wèi) 睡覺 不睡覺 偷 不偷 竊賊 B, D P, 0 0, R 0, 0 2023/3/13 博弈模型與競爭策略 34 不完全信息靜態(tài)對策 混合博弈的兩個原則 一、不能讓對方知道或猜到自己的選擇，因此必須在決策時采取隨機決策； 二、選擇每種策略的概率要恰好使對方無機可乘，對方無法通過有針對性的傾向于某種策略而得益 2023/3/13 博弈模型與競爭策略 35 不完全信息靜態(tài)對策 警衛(wèi)是不是睡覺決定于小偷偷不偷的概率，而小偷偷不偷的概率在于小偷猜警衛(wèi)睡不睡覺； 小偷一定來偷，警衛(wèi)一定不睡覺；小偷一定不來偷，警衛(wèi)一定睡覺。 警衛(wèi)的得益與小偷偷不偷的概率有關。 2023/3/13 博弈模型與競爭策略 36 不完全信息靜態(tài)對策 若小偷來偷的概率為 P偷， 警衛(wèi)睡覺的期望 得益為： R ( 1 P偷 ) + (D) P偷 小偷認為警衛(wèi)不會愿意得益為負，最多為零，即 R/D= P偷 / ( 1 P偷 ) 小偷偷不偷的概率等于 R與 D的比率。 0 1 小偷偷 的概率 警衛(wèi)睡覺的期望得益 R D P偷 2023/3/13 博弈模型與競爭策略 37 不完全信息靜態(tài)對策 同樣的道理警衛(wèi)偷懶（睡覺）的概率 P睡， 決定了小偷的得益為： (P) ( 1 P睡 ) + (B) P睡 警衛(wèi)也認為小偷不會愿意得益為負，最多為零，即 B / P = ( 1 P睡 )/ P睡 警衛(wèi)偷不偷懶的概率取決于 B與 P的比率 有趣的激勵悖論 0 1 警衛(wèi)偷懶 的概率 小偷的期望得益 P睡 P B 2023/3/13 博弈模型與競爭策略 38 案例分析 兩個寡頭壟斷企業(yè)生產相同產品，同時 對產量進行一次性決策，目標是各自利潤 最大化。 市場需求為： P= 30 Q Q= Q1 + Q2 MC1=MC2=0 2023/3/13 博弈模型與競爭策略 39 案例分析 古爾諾均衡： Q1=Q2 =10， P=10， ?1= ?2=100； 卡特爾均衡： Q1=Q2 =， P=15， ?1= ?2=； 斯塔克博
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