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反向归纳推理超越反向归纳

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反向归纳法是博弈论中的一个基本概念。作为一种算法，它只能用于分析非常窄的一类游戏，但它的逻辑也被调用，尽管是非正式的，在一些不完全或不完全信息的游戏的解决方案概念中（子游戏完美均衡、序列均衡等）。然而，在这些环境中，“反向归纳推理”的真正含义并不明确，我们缺乏一种将这种简单而令人信服的想法应用于更一般的游戏的方法。我们通过为信息不完全和不完整的游戏引入一个解决方案概念“向后合理化”来纠正这一问题，该概念准确地捕获了向后归纳推理的含义。我们证明了向后合理化满足通常归因于向后归纳推理的几个性质，例如：（i）子游戏一致性的不完全信息扩展（连续游戏一致性）；（ii）在有限水平博弈中，通过可控制的反向过程进行计算的可能性；（iii）将意外动作视为错误；（iv）“完美均衡”概念的稳健预测的特征描述，该概念将反向归纳逻辑引入均衡分析中，仅此而已。我们还讨论了一些应用，包括对等确认均衡的新版本（Lipnowski和Sadler（2019）），该版本利用向后合理化提取的向后归纳逻辑，在动态游戏中恢复了原始概念仅在静态设置中显示的自然比较静态。

建议引用

  • Emiliano Cantonini和Antonio Penta，2022年。"反向归纳推理超越反向归纳,"经济学工作论文1815年，蓬佩法布拉大学经济与商业系。
    • 手柄：RePEc:upf:upfgen:1815年
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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    引用人：

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    1. Emiliano Catonini和Antonio Penta，2022年。"反向归纳推理超越反向归纳,"工作文件1315年，巴塞罗那经济学院。
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    • C72号机组-数学和定量方法——博弈论和谈判理论——非合作博弈
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