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信息在频繁动作的重复游戏中的作用

作者

上市的：
  • 尤利·桑尼科夫
  • 安德烈·斯科齐帕茨

    （GSB斯坦福大学）

摘要

我们表明，在动态交互中提供激励的方式非常关键地取决于玩家学习信息的方式。这一结论是在一个有噪音的公众监控和频繁行动的一般静止环境中得出的。监测过程可以由多维布朗分量和跳跃过程的总和表示。我们表明，跳跃可以用于提供转移和价值燃烧的激励，而连续信息只能用于提供转移的激励。此外，线性使用布朗分量的累积实现也是渐近最优的。此外，我们通过一系列线性规划问题来近似固定小贴现率的均衡收益集。这些问题突出了如何利用这两类信息来提供激励。

建议引用

  • 尤利·桑尼科夫和安德烈·斯科齐帕茨，2006年。"信息在频繁动作的重复游戏中的作用,"2006年会议文件871，经济动力学会。
    • 手柄：RePEc：红色：sed006:871
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    引用人：

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