企業(yè)管理中如何應(yīng)用博弈論(參考版)
2025-01-12 20:07本頁面
【正文】 美國科學(xué)院院士，美國經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)院士，總統(tǒng)獎(jiǎng)獲得者，明尼蘇達(dá)大學(xué)校董事會(huì)講座教授。 里奧尼德 1985至 2023年任哈佛大學(xué)經(jīng)濟(jì)系教授。馬斯金 (Eric S. Maskin)， 1950年出生于美國紐約。1976年獲得哈佛大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)博士學(xué)位。 因在博弈論方面的貢獻(xiàn)而共同分享這一殊榮 2023617 69 諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng) 2023 羅杰 哈佛大學(xué)博士。克羅姆比 耶路撒冷希伯來大學(xué)教授。奧曼 (Robert John Aumann)， 1930年生于德國。 最早將博弈論引入宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中： DGEM模型方法 2023617 68 諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng) 2023 羅伯特 普雷斯科特曾先后在賓州大學(xué)、卡內(nèi)基－梅隆大學(xué)和明尼蘇達(dá)大學(xué)任教，現(xiàn)任亞利桑那州立大學(xué)凱瑞 (. Carey) 商學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)講席教授，并擔(dān)任明尼阿波利斯聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行的資深顧問。普雷斯科特 (Edward C. Prescott)，1940年生于美國紐約州。 1973年從匹茲堡的卡內(nèi)基 —梅隆大學(xué)獲得博士學(xué)位，現(xiàn)任卡內(nèi)基 —梅隆大學(xué)和加利福尼亞圣巴巴拉分校的教授。 2023617 67 諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng) 2023 芬恩 把心理學(xué)研究和經(jīng)濟(jì)學(xué)研究結(jié)合在一起，特別是與在不確定狀況下的決策制定有關(guān)的研究 。史密斯 (Vernon L. Smith) 1927年出生 ,美國喬治 卡納曼 (Daniel Kahneman) 1934年出生于以色列特拉維夫，美國普林斯頓大學(xué)心理學(xué)和公共事務(wù)教授。斯賓塞 （ A. Michael Spence ）生于 1943年，美國加州斯坦福大學(xué)教授 約瑟夫 2023617 65 諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng) 2023 喬治 維克瑞 （ William Vickrey） 美國人 (19141996) 在信息經(jīng)濟(jì)學(xué)理論領(lǐng)域做出了重大貢獻(xiàn)，尤其是不對(duì)稱信息條件下的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)理論。 2023617 64 諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng) 1996 詹姆斯 納什（ John F. Nash Jr.） 美國人 (1928 ) 美國普林斯頓高等研究院的博士學(xué)位 萊因哈德 海薩尼 （ John C. Harsanyi） 美國人 (1920 2023) 加利福尼亞大學(xué) 柏克萊分校 for their pioneering analysis of equilibria in the theory of noncooperative games 約翰 若解得危難，拚得投托他大寨，月終納他些進(jìn)奉也好。 ” ? 李忠出馬？ – 李忠道： “ 我聞二龍山寶 珠寺花和尚魯智深在彼，多有人伴，更兼有個(gè)什么青面獸楊志，又新有個(gè)行者武松，都有萬夫不當(dāng)之勇。 ” ?“ 平昔只顧打熬氣力，不近女色。 ”“ 海闊一個(gè)家業(yè)。 亨利 2023617 53 討論 ?博弈模型無定式 – 具體問題，具體分析 ?博弈分析有常法 – 三步曲 2023617 54 博弈分類 行動(dòng)次序 私人信息 同時(shí) 先后 無 完全信息靜態(tài)博弈 （納什均衡，納什，1950， 1951） 完全信息動(dòng)態(tài)博弈 （子博弈精煉納什均衡，澤爾騰， 1965） 有 不完全信息靜態(tài)博弈 （貝葉斯納什均衡，海薩尼， 19671968） 不完全信息動(dòng)態(tài)博弈 （精煉貝葉斯納什均衡，澤爾騰 1975， Kreps和Wilson1982,Fundenberg和Tirole 1991） 2023617 55 柔弱勝剛強(qiáng) ?弱之勝強(qiáng)，柔之勝剛，天下莫不知，莫能行。 ?故上兵伐謀，其次伐交，其次伐兵，其下攻城 。 收手的效用 =(1p) 效用無差別， p+(1p)==(1p) p*=2/3 2023617 48 討論：混合戰(zhàn)略納什均衡 ?度：為與不為之間 ?兩難問題的一條出路 2023617 49 完全信息靜態(tài)博弈 ?完全信息：每個(gè)參與人對(duì)所有參與人的特征、戰(zhàn)略空間的和支付函數(shù)有準(zhǔn)確的知識(shí)。 2023617 46 納什均衡 ?純戰(zhàn)略均衡 – 是就是，不是就不是 ?混合戰(zhàn)略均衡：純戰(zhàn)略空間的概率分布 – 是也不是，不是也是 2023617 47 混合戰(zhàn)略納什均衡 出工 收手 警察 小偷 巡夜 睡覺 1， 1 0， 0 1， 1 1， 1 警察巡夜的效用 =q。 2023617 44 警察與小偷 出手 收手 警察 小偷 巡夜 睡覺 1， 1 0， 0
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