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序列博弈中的动态Level-k模型

作者

上市的：
  • Teck-Hua Ho公司

    （新加坡国立大学，新加坡119077；加利福尼亚大学伯克利分校，加利福尼亚94720）

  • 苏宣明

    （19104年宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学沃顿商学院）

摘要

反向归纳法是一种广泛接受的预测连续游戏中行为的原则。然而，在“蜈蚣游戏”的经典例子中，玩家经常违反这一原则。另一种方法是“动态k级”模型，玩家可以从规则层次中选择规则。迭代定义规则层次结构，使得k级规则是对水平-（k-1）规则的最佳响应，并且水平-[无限]规则对应于后向归纳。玩家根据自己对他人规则的最佳猜测来选择规则，并使用历史剧本来提高自己的猜测。该模型捕获了蜈蚣游戏中两种系统性违反后向诱导的行为，即有限诱导和重复分解。由于动态k级模型总是收敛于重复后向归纳，因此前者可以被视为对后者的跟踪过程。我们还通过应用动态level-k模型来解释序列讨价还价博弈中系统违反后向归纳法的行为，检验了该模型的可推广性。我们表明，同一模型能够在两个单独的谈判实验中捕获这些违规行为。这篇论文被Peter Wakker，决策分析所接受。

建议引用

  • Teck-Hua Ho和Xuanming Su，2013年。"序列博弈中的动态Level-k模型,"管理科学INFORMS，第59（2）卷，第452-469页，3月。
    • 手柄：RePEc:inm:ormnsc:v:59:y:2013:i:2:p:452-469
    内政部：10.1287/mnsc.1120.1645
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    IDEAS上列出的参考文献

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