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测试TASP：不稳定均衡游戏中学习的实验研究

作者

上市的：
  • 蒂莫西·卡森。
  • 丹尼尔·弗里德曼（Daniel UC Friedman）
  • Ed霍普金斯

摘要

我们报告了设计用于测试学习中稳定和不稳定的纳什均衡的实验。TASP（Shapley Polygon的时间平均值）给出了一个关于在虚拟的游戏式学习过程中偏离平衡时会发生什么的精确预测。我们使用两个4x4游戏，每个游戏都有一个独特的混合纳什均衡；一个人在学习中是稳定的，一个人在学习中是不稳定的。这两款游戏都是Rock-Paper-Scissor的版本，增加了第四种策略Dumb。纳什均衡在两个游戏中都给Dumb设置了1/2的权重，但当均衡不稳定时，TASP对Dumb不设置权重。我们还改变了货币回报的水平，预测较高的回报会增加不稳定性。我们发现高回报不稳定治疗与其他治疗不同。与其他治疗组相比，哑铃的频率更低，比赛距离纳什更远。也就是说，我们发现支持学习理论的比较静力学预测，尽管在不稳定治疗中Dumb的频率大大大于零。

建议引用

  • Cason、Timothy N.和Friedman、Daniel UC和Hopkins，Ed，2009年。"测试TASP：不稳定均衡游戏中学习的实验研究,"SIRE讨论文件2009年至2015年，苏格兰经济研究所（SIRE）。
    • 手柄：RePEc:编辑：sirdps:118
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    引文

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    引用人：

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