如果你也在 怎样代写博弈论Game theory 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。博弈论Game theory在20世纪50年代被许多学者广泛地发展。它在20世纪70年代被明确地应用于进化论，尽管类似的发展至少可以追溯到20世纪30年代。博弈论已被广泛认为是许多领域的重要工具。截至2020年，随着诺贝尔经济学纪念奖被授予博弈理论家保罗-米尔格伦和罗伯特-B-威尔逊，已有15位博弈理论家获得了诺贝尔经济学奖。约翰-梅纳德-史密斯因其对进化博弈论的应用而被授予克拉福德奖。

博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写博弈论Game Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写博弈论Game Theory代写方面经验极为丰富，各种代写博弈论Game Theory相关的作业也就用不着说。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|HOLD-UP EXAMPLE

For an illustration of the hold-up problem, consider a setting in which two people-Joel Dean (JD) and Brynn-interact in the development of a new product. JD is a scientist who can, with effort, design a new device for treating a particular medical condition. He is the only person with a deep knowledge of both the medical condition and physics sufficient to develop the innovative design. But JD has neither the engineering expertise nor the resources that are needed to construct the device. Brynn is the CEO of an engineering company; she is capable of implementing the design and creating a marketable product. Thus, success relies on JD’s and Brynn’s combined contributions.

Suppose JD and Brynn interact over three dates as follows. At Date 1, JD decides how much to invest in the design of the medical device. His investmentin fact, the complete design specifications-is observed by Brynn. Then, at Date 2, JD and Brynn meet to negotiate a contract that sets conditions (a price) under which Brynn can produce and market the device at Date 3. Commercial production of the device will generate revenue for Brynn, and this revenue will be a function of JD’s initial investment level. The key issue is whether JD has the incentive to invest efficiently, given that he has to later negotiate with Brynn to obtain the fruits of his investment.

Here, a bit more formally, is a description of the sequence of events: At Date 1, JD selects between “high investment” (abbreviated H), “low investment” (L), and “no investment.” If he chooses not to invest, then the game ends, and both parties get a payoff of 0 . In contrast, if JD chooses L or H, then JD pays a personal investment cost, and the game continues at Date 2. JD’s cost of low investment is 1 , whereas his cost of high investment is 10. Assume that JD’s investment choice is observed by Brynn but is not verifiable to the court, so that the investment cannot directly influence a legal action.

At Date 2, JD and Brynn negotiate over contracted monetary transfer $p$, which is a transfer from Brynn to JD to be compelled by the external enforcer (the court) if and only if Brynn elects to produce at Date 3 . The default price is $p$, which represents the legal default rule in case $\mathrm{JD}$ and Brynn do not establish an agreement. Assume that the court always compels a transfer of 0 if Brynn selects $\mathrm{N}^4{ }^4$ Also assume that the players have equal bargaining weights, so $\pi_{\mathrm{JD}}=\pi_{\mathrm{B}}=1 / 2$. At Date 3 , Brynn chooses whether to “produce” $(\mathrm{P})$ or not $(\mathrm{N})$. If Brynn chooses to produce, then $p$ is the amount transfered from Brynn to JD; if Brynn chooses not to produce, then the transfer is 0 . Thus, Brynn’s choice of whether to produce is verifiable, and the contract simply prescribes the transfer as a function of this selection. The time line of the game is pictured in Figure 21.1; note that this is not the extensive-form diagram, which you can draw as an exercise.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|UP-FRONT CONTRACTING AND OPTION CONTRACTS

Key aspects of the hold-up story are that (1) investments are unverifiable, so the court cannot condition transfers directly on these actions, and (2) there is some barrier to the parties writing a comprehensive contract prior to choosing investments. In the example that I just presented, item (2) is represented by the assumption that JD and Brynn meet only after JD makes his investment decision. This assumption may be a stretch, for in many real settings the contracting parties can negotiate and form a contract before they are required to make significant investments and take other productive actions.

Let us consider, therefore, a version of the model in which JD and Brynn meet and form a contract at Date 0 , with interaction continuing in Dates 1-3 just as described in the previous section. Think of the contract at Date 0 as the “initial contract,” and think of any contracting at Date 2 as “renegotiation.” At Date 0, JD and Brynn jointly select the value of $p$ (the amount Brynn will have to pay JD if she produces at Date 3), and they also may specify an up-front transfer. Then $p$ becomes the default value for renegotiation at Date 2. If the players keep $p$ in place at Date 2 , then we say that renegotiation of the contract did not occur. Otherwise, the parties will have renegotiated their initial contract to alter the production-contingent transfer. Assume that the default decision for negotiation at Date 0 is $p=20$, the legal default rule assumed in the previous section. The time line of the game is pictured in Figure 21.2.

Hold up is an issue even though contracting occurs at Date 0. Here’s why. Because JD’s investment decision is unverifiable, there is no way for the contract to give JD a high-powered incentive to invest (as was achieved for Carina in the example at the end of Chapter 20; see pp. 263-265. Instead, the contract can only be used to motivate Brynn in her choice between $\mathrm{P}$ and $\mathrm{N}$ at Date 3 (an action that is verifiable). One hopes that Brynn’s action can be made contingent on JD’s investment in such a way as to motivate JD to invest. Unfortunately, renegotiation at Date 2 may interfere with the whole plan because it may undo something to which the players wanted to commit at Date 0 .

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|HOLD-UP EXAMPLE

为了说明拖延问题，请考虑这样一个场景:joel Dean (JD)和brynn两个人在新产品的开发中相互作用。JD是一位科学家，通过努力，他可以设计出一种治疗特定疾病的新设备。他是唯一一个对医疗条件和物理学都有深入了解的人，足以进行创新设计。但京东既没有工程专业知识，也没有制造这种设备所需的资源。布林是一家工程公司的首席执行官;她有能力执行设计并创造出适销对路的产品。因此，成功取决于JD和Brynn的共同贡献。

假设JD和Brynn在以下三个日期进行交互。在Date 1, JD决定在医疗设备的设计上投资多少。他的投资——事实上，完整的设计规范——被布林观察到。然后，在日期2,JD和布林会面谈判合同，设定条件(价格)，布林可以在日期3生产和销售设备。该设备的商业化生产将为Brynn带来收入，而这一收入将是JD初始投资水平的函数。关键的问题是，京东是否有动力进行有效的投资，因为他随后必须与布林谈判，以获得他的投资成果。

这里，更正式一点，是对事件序列的描述:在日期1,JD在“高投资”(缩写为H)、“低投资”(L)和“不投资”之间进行选择。如果他选择不投资，那么博弈结束，双方收益为0。相反，如果JD选择了L或H，那么JD支付了个人投资成本，游戏将在日期2继续进行。JD的低投资成本为1，而高投资成本为10。假设JD的投资选择被Brynn观察到，但无法向法院证实，因此该投资不能直接影响法律诉讼。

在日期2,JD和Brynn就合同货币转移进行协商，这是从Brynn到JD的转移，当且仅当Brynn选择在日期3生产时，由外部执行者(法院)强制执行。默认价格为$p$，表示在$\ mathm {JD}$和Brynn没有达成协议的情况下的法定默认规则。假设如果布林选择$\ mathm {N}^4{}^4$，法院总是强制转让0 $，同时假设玩家具有相同的议价权，因此$\pi_{\ mathm {JD}}=\pi_{\ mathm {B}}=1 / 2$。在日期3,Brynn选择是否“产生”$(\ mathm {P})$或不产生$(\ mathm {N})$。如果Brynn选择生产，那么$p$是从Brynn转移到JD的金额;如果Brynn选择不生产，那么转移量为0。因此，Brynn对是否生产的选择是可验证的，合同只是将转移规定为这种选择的函数。游戏时间线如图21.1所示;注意，这不是扩展形式的图，您可以作为练习来绘制它。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|UP-FRONT CONTRACTING AND OPTION CONTRACTS

拖延故事的关键方面是:(1)投资是不可核实的，因此法院不能直接将这些行为作为转让的条件;(2)在选择投资之前，双方签订一份全面的合同存在一些障碍。在我刚刚给出的例子中，项目(2)用JD和Brynn只有在JD做出投资决策后才会见面的假设来表示。这种假设可能有些牵强，因为在许多实际情况下，缔约各方可以在被要求进行重大投资和采取其他生产性行动之前进行谈判并订立合同。

因此，让我们考虑一个模型的版本，其中JD和Brynn在日期0相遇并形成合同，交互在日期1-3中继续进行，就像前一节中描述的那样。将日期0的合同视为“初始合同”，将日期2的任何合同视为“重新谈判”。在日期0,JD和Brynn共同选择$p$的价值(如果Brynn在日期3生产，她必须支付给JD的金额)，他们也可以指定预先转移。然后$p$成为日期2重新协商的默认值。如果玩家在日期2保留了$p$，那么我们就说没有发生合同的重新谈判。否则，双方将重新谈判他们的初始合同，以改变生产附带转让。假设在Date 0协商的默认决策为$p=20$，即上一节中假设的合法默认规则。游戏时间线如图21.2所示。

即使合同发生在日期0，拖延也是一个问题。这是为什么。因为JD的投资决策是不可验证的，所以合同没有办法给JD一个强大的投资激励(就像在第20章末尾的例子中Carina所实现的那样;见第263-265页。相反，合约只能用来激励Brynn在日期3的$\mathrm{P}$和$\mathrm{N}$之间做出选择(一个可验证的操作)。人们希望布林的行动可以以京东的投资为条件，从而激励京东投资。不幸的是，在第2次约会中重新协商可能会干扰整个计划，因为这可能会取消玩家想要在第0次约会中做出的承诺。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
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博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Ultimatum Games: Power to the Proposer

The ultimatum bargaining game is perhaps the simplest of bargaining models. In the example presented in Chapter 14 (see Figure 14.5), a buyer and a seller negotiate the price of a painting. The seller offers a price and then the buyer accepts or rejects it, ending the game. Because the painting is worth $\$ 100$ to the buyer and nothing to the seller, trade will generate a surplus of $\$ 100$. The price determines how this surplus is divided between the buyer and the seller; that is, it describes the terms of trade. From the Guided Exercise of Chapter 15 , you have already seen that there is a subgame perfect equilibrium of this game in which trade takes place at a price of 100 , meaning that the seller gets the entire surplus. In this section, I expand the analysis to show that this equilibrium is unique.

It will be helpful to study the ultimatum bargaining game in the abstract setting in which the surplus is normalized to 1 . This normalization helps us to concentrate on the players’ shares of the monetary surplus; for example, if player 1 obtains $1 / 4$, then it means that player 1 gets 25 percent of the surplus. As discussed in Chapter 18 , we assume transferable utility so that the price divides the surplus in a linear fashion; thus, if one player gets $m$, then the other gets $1-m$. It will also be helpful to name the players $i$ and $j$, allowing us to put either player 1 or player 2 into the role of making the offer. This standard ultimatum game is pictured in Figure 19.1.

Also pictured are the bargaining set and the disagreement point corresponding to this game. The disagreement point is $(0,0)$ because this payoff occurs when the responder rejects the proposer’s offer.

To find the subgame perfect equilibrium of the ultimatum game, begin by observing that the game has an infinite number of subgames. In particular, every decision node for player $j$ initiates a subgame (that ends following his decision). This should be obvious because player $j$ observes the offer of player $i$; all information sets consist of single nodes. Consider the subgame following any particular offer of $m$ by player $i$, where $m>0$. If player $j$ accepts the offer, he obtains $m$. If he rejects the offer, then he gets 0 . Therefore, player $j$ ‘s best action is to accept. Only when $m=0$ can rejection be an optimal response for player $j$, and in this case acceptance also is optimal (because player $j$ is indifferent between the two actions). The analysis thus indicates that player $j$ has only two sequentially rational strategies: $\left(s_j^*\right)$ accept all offers, and $\left(\hat{s}_j\right)$ accept all offers of $m>0$ and reject the offer of $m=0$. These are the only strategies that specify a Nash equilibrium for each of the proper subgames.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Two-Period, Alternating-Offer Games: Power to the Patient

The ultimatum game is instructive and applicable, but it is too simplistic a model of most real-world negotiation. Bargaining generally follows a more intricate process in reality. The theory can be expanded in many ways, perhaps the most obvious of which is to explicitly model multiple offers and counteroffers by the parties over time. In fact, in many real settings, the sides alternate making offers until one is accepted. For example, real estate agents routinely force home sales into the following procedure: the seller posts a price, the prospective buyer makes an offer that differs from the seller’s asking price, the seller makes a counteroffer, and so forth.

Offers and counteroffers take time. In home sales, one party may wait a week or more for an offer to be considered and a counteroffer returned. “Time is money,” an agent may say between utterances of the “location, location, location” mantra. In fact, the agent is correct to the extent that people are impatient or forego productive opportunities during each day spent in negotiation. Most people are impatient to some degree. Most people prefer not to endure protracted negotiation procedures. Most people discount the future relative to the present.
How a person discounts the future may affect his or her bargaining position. It seems reasonable to expect that a very patient bargainer-or someone who has nothing else to do and nowhere else to go-should be able to win a greater share of the surplus than should an impatient one. To incorporate discounting into game-theoretic models, we use the notion of a discount factor. A discount factor $\delta_i$ for player $i$ is a number used to deflate a payoff received tomorrow so that it can be compared with a payoff received today.

To make sense of this idea, fix a length of time that we call the period length. For simplicity, suppose that a period corresponds to 1 week. If given the choice, most people would prefer receiving $x$ dollars today (in the current period) rather than being assured of receiving $x$ in one week (in the next period). People exhibit this preference because people are generally impatient, perhaps because they would like the opportunity to spend money earlier rather than later. In the least, a person could take the $x$ dollars received today and deposit it in a bank account to be withdrawn next week with interest.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Ultimatum Games: Power to the Proposer

最后通牒议价博弈也许是最简单的议价模型。在第14章给出的例子中(见图14.5)，一个买家和一个卖家协商一幅画的价格。卖家给出一个价格，然后买家接受或拒绝，游戏结束。因为这幅画对买家来说价值$\$ 100$，对卖家来说一文不值，所以交易将产生$\$ 100$的盈余。价格决定了这个剩余部分如何在买方和卖方之间分配;也就是说，它描述了贸易条件。从第15章的指导练习中，你已经看到了这个博弈的一个子博弈完美均衡，在这个博弈中，交易以100的价格进行，这意味着卖方获得了全部剩余。在本节中，我将展开分析，以证明这种均衡是唯一的。

在盈余归一化为1的抽象情况下，研究最后通牒议价博弈是有益的。这种正常化有助于我们关注参与者在货币盈余中所占的份额;例如，参与人1获得$1 / 4$，则意味着参与人1获得剩余的25％。正如第18章所讨论的，我们假设可转移效用，因此价格以线性方式划分剩余;因此，如果一个玩家得到$m$，那么另一个玩家得到$1-m$。将参与者命名为$i$和$j$也很有帮助，允许我们将参与者1或参与者2置于提出报价的角色中。这个标准的最后通牒游戏如图19.1所示。

图中还有与这个游戏相对应的讨价还价集和分歧点。分歧点是$(0,0)$，因为当响应者拒绝提议者的提议时，就会出现这种回报。

要找到最后通牒博弈的子博弈完美均衡，首先要观察这个博弈有无限多个子博弈。特别是，玩家$j$的每个决策节点都会启动一个子游戏(在他的决策之后结束)。这应该是显而易见的，因为玩家$j$会观察玩家$i$的提议;所有信息集都由单个节点组成。考虑玩家$i$提供$m$后的子游戏，其中$m>0$。如果玩家$j$接受报价，他将获得$m$。如果他拒绝这个提议，那么他得0。因此，玩家$j$的最佳行动是接受。只有当$m=0$拒绝才是玩家$j$的最佳反应，在这种情况下接受也是最优的(因为玩家$j$在两种行为之间是无所谓的)。分析表明，参与人$j$只有两个顺序理性策略:$\left(s_j^*\right)$接受所有条件，$\left(\hat{s}_j\right)$接受$m>0$的所有条件，拒绝$m=0$的条件。这是为每个适当的子博弈指定纳什均衡的唯一策略。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Two-Period, Alternating-Offer Games: Power to the Patient

最后通牒游戏具有启发性和适用性，但对于大多数现实世界的谈判来说，它过于简单化了。在现实中，讨价还价通常遵循一个更复杂的过程。该理论可以在许多方面得到扩展，其中最明显的可能是明确地模拟各方在一段时间内的多次要约和还价。事实上，在许多现实情况下，双方轮流提出条件，直到其中一方被接受。例如，房地产经纪人通常迫使房屋销售进入以下程序:卖方发布价格，潜在买家提出与卖方要价不同的报价，卖方提出还价，等等。

报价和还价都需要时间。在房屋销售中，一方可能会等待一周或更长的时间，等待报价被考虑，并收到还价。“时间就是金钱，”代理人可能会在“地点，地点，地点”的口头禅中说。事实上，在某种程度上，代理人是正确的，人们在每天的谈判中都不耐烦或放弃了生产机会。大多数人在某种程度上都没有耐心。大多数人不愿意忍受冗长的谈判过程。相对于现在，大多数人低估了未来。

一个人如何贴现未来可能会影响他或她的议价地位。似乎有理由认为，一个非常有耐心的讨价还价者——或者一个无事可做、无处可去的人——应该能够比一个没有耐心的人赢得更多的剩余份额。为了将折扣纳入博弈论模型，我们使用了折扣因子的概念。对于参与人i来说，折现系数是一个用来减少明天收到的收益的数字，以便与今天收到的收益进行比较。

为了理解这个概念，固定一个时间长度，我们称之为周期长度。为简单起见，假设一个周期对应于1周。如果可以选择，大多数人宁愿今天(在当前时期)得到x美元，也不愿在一周(在下一时期)得到x美元。人们表现出这种偏好是因为人们通常没有耐心，也许是因为他们希望有机会早点花钱而不是晚点。至少，一个人可以把今天收到的x美元存入一个银行账户，下周取出来，连本带利。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

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非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

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如果你也在 怎样代写博弈论Game theory 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。博弈论Game theory在20世纪50年代被许多学者广泛地发展。它在20世纪70年代被明确地应用于进化论，尽管类似的发展至少可以追溯到20世纪30年代。博弈论已被广泛认为是许多领域的重要工具。截至2020年，随着诺贝尔经济学纪念奖被授予博弈理论家保罗-米尔格伦和罗伯特-B-威尔逊，已有15位博弈理论家获得了诺贝尔经济学奖。约翰-梅纳德-史密斯因其对进化博弈论的应用而被授予克拉福德奖。

博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写博弈论Game Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写博弈论Game Theory代写方面经验极为丰富，各种代写博弈论Game Theory相关的作业也就用不着说。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Dynamic Price Competition with Capacity Constraints

In some industries, firms compete over time by setting prices, and they also face capacity constraints. An important example is the airline industry. For instance, consider nonstop air travel from Houston, Texas, to London, England, on a particular date. As of the writing of this edition of the book, two airlines offered this service: British Airways and United Airlines. Both allocate a Boeing 777 airplane with a fixed number of seats in various classes of service (including about 167 in standard coach class).

These airlines face an interesting pricing problem. Potential customers come to the market at different times. Leisure travelers may look for seats several weeks in advance, whereas business travelers may do so closer to the date of travel. Also, leisure travelers typically have a lower valuation of the service than do business travelers. The airlines have to decide what prices to set for the seats over time. They want to manage their capacities (167 seats) to maximize profit and compete with each other.

Settings like this one are very complicated. If British Airways were alone in the market, the pricing problem would be difficult enough. Profit maximization would require pricing advance-purchase tickets (mainly to leisure travelers) at a level that ensures there are sufficient tickets available to business travelers who are willing to pay a higher price closer to the date of travel. In the competitive environment of duopoly, British Airways must also consider United Airlines’ pricing.

To get a feel for the strategic elements and possible outcomes in this market scenario, I will present here an extension of the duopoly example developed in Chapter 11 (in the text and in Exercise 16). Recall that price competition in a homogeneous-good market (the Bertrand model) leads firms to price at marginal cost, and they do not earn profits in equilibrium. With capacity constraints, they generally earn positive profits in equilibrium. Furthermore, the equilibrium typically entails randomized prices.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Bargaining: Value Creation and Division

Many contracts that people negotiate have to do with the trade of goods, services, and money. Economists, who view themselves as undisputed experts on the topic of trade, have always emphasized one important insight: people want to trade because, in a society in which goods are scarce (that is, not available in quantities that would satisfy everyone), trade can create value. ${ }^1$ Suppose I have a pizza and you have a television. If we each consume what we individually own, then you will be hungry for food and I will be hungry for entertainment. In contrast, we could agree to a trade whereby you let me watch television in exchange for half of my pizza. The trade may make us both better off, in which case we say that the trade creates value.

Creating value is one thing-dividing value is another. What if I suggest giving you one-quarter of the pizza in exchange for viewing the television? This trade may still make us both better off than if no trade took place, but now the terms of trade are more favorable to me than before. When you and I negotiate, not only do we have to look for valuable trades, but we also have to jointly decide how to divide the value. Our inherent bargaining strengths, the procedure by which we negotiate, and the general contracting environment all contribute to the terms of our final agreement. For example, if you are a tough negotiator, then perhaps you will force me to accept a trade giving you most of the pizza in exchange for the right to watch television.

To divide value, people often utilize a divisible good. In the pizza/television example, pizza most easily serves this role: the pizza can be cut to achieve any proportional split between you and me. If we want an outcome in which I get most of the value of trade, then we can specify that I obtain most of the pizza. In contrast, if we want you to get most of the value, then we should specify that you get most of the pizza. In principle, we can also “divide” the television by, say, allowing me to watch only the first half of a movie that I wish to see. But dividing the movie can destroy its value (Who would want to watch only the first half of a movie, unless it is a dud?), which makes it a poor candidate for dividing value.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Dynamic Price Competition with Capacity Constraints

在一些行业，企业通过定价来进行长期竞争，同时也面临产能限制。航空业就是一个重要的例子。例如，考虑在特定日期从德克萨斯州休斯顿到英国伦敦的不间断航空旅行。在撰写本书时，有两家航空公司提供这项服务:英国航空公司和联合航空公司。两家公司都为一架波音777飞机分配了固定数量的座位，提供不同级别的服务(包括标准经济舱的约167个座位)。

这些航空公司面临着一个有趣的定价问题。潜在客户在不同的时间来到市场。休闲旅客可能会提前几周寻找座位，而商务旅客可能会在接近旅行日期时寻找座位。此外，休闲旅行者对服务的评价通常低于商务旅行者。随着时间的推移，航空公司必须决定为这些座位设定什么价格。他们希望管理自己的容量(167个座位)，以实现利润最大化，并相互竞争。

这样的设置是非常复杂的。如果市场上只有英国航空一家公司，定价问题就够棘手的了。利润最大化要求提前购票(主要针对休闲旅行者)的定价水平，确保商务旅行者在接近旅行日期时愿意支付更高的价格，有足够的机票可用。在双头垄断的竞争环境下，英航也必须考虑美联航的定价。

为了感受这种市场情景中的战略要素和可能的结果，我将在这里介绍第11章(在文本和练习16中)中开发的双寡头垄断示例的扩展。回想一下，同质商品市场(贝特朗模型)中的价格竞争导致企业以边际成本定价，它们在均衡状态下无法赚取利润。在产能受限的情况下，它们通常在均衡状态下获得正利润。此外，均衡通常需要随机价格。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Bargaining: Value Creation and Division

人们谈判的许多合同都与商品、服务和货币交易有关。经济学家自认为是贸易领域无可争议的专家，他们一直强调一个重要的观点:人们想要进行贸易，因为在一个商品稀缺的社会里(也就是说，不能以满足每个人需求的数量获得)，贸易可以创造价值。${}^1$假设我有一个披萨，你有一台电视。如果我们每个人都消费自己拥有的东西，那么你就会渴望食物，我就会渴望娱乐。相反，我们可以同意做一笔交易，你让我看电视，换我一半的披萨。交易可能使我们双方都受益，在这种情况下，我们说交易创造了价值。

创造价值是一回事，分割价值是另一回事。如果我建议给你四分之一的披萨作为看电视的交换呢?这次贸易可能仍然比不进行贸易对我们双方都有利，但现在的贸易条件比以前对我更有利。当你我谈判的时候，我们不仅要寻找有价值的交易，而且还要共同决定如何划分价值。我们固有的议价优势，我们谈判的程序，以及总承包环境都有助于我们最终协议的条款。例如，如果你是一个强硬的谈判者，那么也许你会强迫我接受一项交易，用大部分披萨来换取看电视的权利。

为了分割价值，人们经常使用可分割的商品。在披萨/电视的例子中，披萨最容易扮演这样的角色:披萨可以被切成你和我之间的任何比例。如果我们想要的结果是我获得最多的贸易价值，那么我们可以指定我获得最多的披萨。相反，如果我们想让你得到大部分的价值，那么我们应该指定你得到大部分的披萨。原则上，我们也可以“划分”电视，比如，让我只看我想看的电影的前半部分。但分割电影会破坏它的价值(谁会想只看一部电影的前半部分，除非它是一部烂片?)，这使得它成为分割价值的糟糕选择。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
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如果你也在 怎样代写博弈论Game theory 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。博弈论Game theory在20世纪50年代被许多学者广泛地发展。它在20世纪70年代被明确地应用于进化论，尽管类似的发展至少可以追溯到20世纪30年代。博弈论已被广泛认为是许多领域的重要工具。截至2020年，随着诺贝尔经济学纪念奖被授予博弈理论家保罗-米尔格伦和罗伯特-B-威尔逊，已有15位博弈理论家获得了诺贝尔经济学奖。约翰-梅纳德-史密斯因其对进化博弈论的应用而被授予克拉福德奖。

博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The Second Strategic Tension

Observe that rationalizability does not always lead to a unique strategy profile. In fact, it often has little bite in games. For example, neither player has a dominated strategy in the battle of the sexes game (in Figure 6.3). Player 1 might rationally believe that player 2 will select $\mathrm{A}$ and thus play $\mathrm{A}$ in response. But player 2 may believe that player 1 will select B and therefore will play B herself. Rationalizability merely requires that the players’ beliefs and behavior be consistent with common knowledge of rationality. It does not require that their beliefs be correct. We have thus identified another tension in games, which is called strategic uncertainty. One manifestation of strategic uncertainty is the coordination problem, which players often face in games such as the battle of the sexes. Indeed, lack of strategic coordination seems entirely reasonable and an accurate description of some actual events. You might have had the experience of losing a friend or family member at Disneyland and being without a cell phone to contact this person. Seeking to find each other, you and your friend each decided to stand near a prominent site at the theme park. You thought it obvious to meet at Cinderella’s Castle. Your friend thought it equally obvious to meet at the foot of Main Street. You each behaved in a rational way in response to rational conjectures about the other. But your beliefs in the end were not consistent. Perhaps you finally caught up to her at the car at the end of the day, at which point you were both fuming.

In some games, there is also a direct tension between strategic uncertainty and efficiency. Consider a version of the stag hunt game discussed by French philosopher Jean-Jacques Rousseau and pictured in Figure 7.4. ${ }^5$ As the story goes, two players go on a hunt. Simultaneously and independently, they each decide whether to hunt stag or hare. If a player hunts for hare, he will definitely catch one (worth 4 units of utility), regardless of whether the other player joins him in the hunt for this kind of animal. On the other hand, two people are required to catch a stag (which yields 5 to both players). Thus, if only one player hunts for stag, then he will get nothing. Note that both players would like to coordinate on the efficient (stag, stag) strategy profile. But suppose player $i$ has some doubt about whether the other player will hunt stag. If player $i$ is sufficiently uncertain about the other player’s strategy-in particular if player $i$ figures that the other player will hunt stag with a probability less than 4/5-then player $i$ should hunt for hare. In other words, strategic uncertainty sometimes hinders attainment of an efficient outcome. To vegetarians, I apologize.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|A Location Game

Where firms locate in a city is a matter of strategy. Often a firm’s proximity to its customers and its competitors determines how profitably it can operate. Consider a very simple model of location choice by competitors. ${ }^1$ Suppose two people-call them Pat and Chris ( $\mathrm{P}$ and $\mathrm{C}$ )-work for the same large soft drink company. Their job is to sell cans of the company’s soda at a popular beach. They will be working at the same beach and, by company policy, must charge the same price. The company has committed to give each salesperson a commission of 25 cents per can sold. Because of the quantity of drinks that will be sold, as well as the coolers and refrigeration needed, each salesperson must work from a booth that is stationary on the beach. The only decision that each person has to make is where on the beach to set his booth at the beginning of the day. Pat and Chris select the locations for their booths independently and simultaneously. (Assume that salespeople have to call the city in the morning to obtain a permit, at which point they must commit to a location.)

The beach is divided into nine regions of equal size, as pictured in Figure 8.1. Booths may be located in any one of these regions (and it is possible for the salespeople to locate in the same region). On any given day, fifty people in each region will each wish to purchase a soda. Thus, if a salesperson serves all of the customers in a single region, he will earn $\$ 12.50$. Assume that fifty customers in every region each purchase a drink, regardless of where Pat and Chris locate their booths. However, customers walk to the nearest booth to make their purchases. For example, if Pat locates in region 3 and Chris locates in region 8 , then Pat sells drinks to all of the customers in regions 1 through 5 and Chris sells to all of those in regions 6 through 9. If the customers of a given region are indifferent between the two booths, assume that half go to one booth and half go to the other. Pat and Chris seek to maximize their incomes.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The Second Strategic Tension

请注意，合理性并不总是导致独特的战略概况。事实上，它在游戏中几乎没有什么作用。例如，在两性博弈中，双方都没有劣势策略(见图6.3)。参与人1可能理性地认为参与人2会选择$\ mathm {A}$，因此选择$\ mathm {A}$作为回应。但参与人2可能相信参与人1会选择B，因此自己会选择B。合理性仅仅要求玩家的信念和行为与理性的常识相一致。这并不要求他们的信仰是正确的。因此，我们发现了游戏中的另一种张力，即所谓的战略不确定性。战略不确定性的表现之一是协调问题，这是玩家在两性之战等游戏中经常面临的问题。事实上，缺乏战略协调似乎是完全合理的，也是对某些实际事件的准确描述。你可能有过在迪斯尼乐园失去朋友或家人的经历，而且没有手机可以联系这个人。为了找到彼此，你和你的朋友各自决定站在主题公园一个显眼的地方附近。你以为在灰姑娘城堡见面很明显。你的朋友认为在主街脚下见面同样显而易见。你们每个人都以理性的方式回应对方的理性猜测。但你的信念最终并不一致。也许在一天结束的时候，你终于在车里追上了她，那时你们俩都很生气。

在某些游戏中，战略不确定性和效率之间也存在直接的紧张关系。以法国哲学家Jean-Jacques Rousseau讨论的猎鹿游戏为例，如图7.4所示。${}^5$随着故事的发展，两个玩家去打猎。同时独立地，他们各自决定是捕猎雄鹿还是野兔。如果玩家猎杀野兔，他一定会抓到一只(价值4单位效用)，不管其他玩家是否加入他的狩猎行列。另一方面，需要两个人去抓一只雄鹿(游戏邦注:这两个人都能得到5)。因此，如果只有一个玩家猎杀雄鹿，那么他将一无所获。需要注意的是，双方玩家都希望在有效(雄鹿，雄鹿)策略profile上进行协调。但假设参与人$i$对另一个参与人是否会猎鹿有些怀疑。如果玩家$i$对其他玩家的策略有足够的不确定性，特别是如果玩家$i$认为其他玩家猎鹿的概率小于4/5，那么玩家$i$应该猎兔。换句话说，战略上的不确定性有时会阻碍有效结果的实现。对素食者，我道歉。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|A Location Game

公司在城市的选址是一个战略问题。通常，一家公司与其客户和竞争对手的接近程度决定了其运营的盈利能力。考虑一个非常简单的竞争者区位选择模型。假设两个人，分别叫Pat和Chris ($\ mathm {P}$和$\ mathm {C}$)，在同一家大型软饮料公司工作。他们的工作是在一个受欢迎的海滩上销售公司的罐装苏打水。他们将在同一个海滩工作，根据公司政策，必须收取相同的价格。该公司承诺给每个销售人员每卖出一罐25美分的佣金。由于要出售的饮料的数量，以及所需的冷却器和冰箱，每个销售人员都必须在海滩上固定的摊位上工作。每个人唯一要做的决定就是在一天开始的时候把他的摊位放在海滩的什么地方。帕特和克里斯同时独立地选择摊位的位置。(假设销售人员必须在早上打电话给城市获得许可，此时他们必须承诺一个地点。)

海滩被划分为九个大小相等的区域，如图8.1所示。展台可能位于这些区域中的任何一个(销售人员也可能位于同一区域)。在任何给定的一天，每个地区的50个人都希望购买苏打水。因此，如果一个销售人员为一个地区的所有顾客提供服务，他将赚12.50美元。假设每个地区有50名顾客每人购买一杯饮料，而不管Pat和Chris把他们的摊位放在哪里。然而，顾客走到最近的摊位购买。例如，如果Pat位于区域3,Chris位于区域8，那么Pat向区域1到5的所有客户销售饮料，Chris向区域6到9的所有客户销售饮料。如果给定地区的顾客对两个摊位不感兴趣，假设一半的顾客去一个摊位，一半的顾客去另一个摊位。帕特和克里斯试图使他们的收入最大化。

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金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

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非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

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有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Dominance

Examine the game shown in Figure $6.1(\mathrm{a})$, and suppose that you are player 1. Regardless of your decision-making process, player 2 selects a strategy independently of your choice. She will pick either $\mathrm{L}$ or $\mathrm{R}$, and you cannot affect which she will choose. Of course, player 2 may base her choice on an assessment of what strategy you are likely to pick, but this is a matter of reason in the mind of player 2. Her decision-making process is independent of yours. ${ }^2$ A good way of thinking about this is to imagine that player 2 has already chosen her strategy but you have not observed it. You must select your own strategy.

In the game shown in Figure 6.1(a), strategy $U$ has an interesting property. Regardless of player 2’s choice, U gives you a strictly higher payoff than does D. If player 2 plays $L$, then you obtain 2 from playing $U$ and 1 from playing D. Obviously, $U$ is better in this case. Furthermore, if player 2 selects $R$, then you obtain 5 by playing $\mathrm{U}$ and 4 by playing D. Again, U is better. Technically, we say that strategy $\mathrm{D}$ is dominated by strategy $\mathrm{U}$, and thus D should never be played by a rational player 1 . Note that neither of player 2’s strategies is dominated. Strategy $L$ is better than $R$ if player 1 selects $U$, but the reverse is true if player 1 selects D.

Take another example, the game depicted in Figure 6.1(b). In this game, player 1’s strategy D is dominated by strategy M. Regardless of what player 2 does, M yields a higher payoff for player 1 than does $\mathrm{D}$. Strategy U is not dominated by $\mathrm{M}$, however, because, if player 2 were to play $\mathrm{L}$, then $\mathrm{U}$ would give player 1 a higher payoff than would $M$.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The First Strategic Tension and the Prisoners’ Dilemma

Before enriching the theory, let’s use the concept of dominance to identify rational play in a simple application. Consider the prisoners’ dilemma game pictured in Figure 3.4 on page 29. For both players, strategy $\mathrm{C}$ is dominated by strategy D. We would therefore predict that neither player would select C. However, both players would be better off if they each selected C.

The prisoners’ dilemma illustrates one of the major tensions in strategic settings: the clash between individual and group interests. The players realize that they are jointly better off if they each select $\mathrm{C}$ rather than D. However, each has the individual incentive to defect by choosing D. Because the players select their strategies simultaneously and independently, individual incentives win. One can even imagine the players discussing at length the virtues of the $(\mathrm{C}, \mathrm{C})$ strategy profile, and they might even reach an oral agreement to play in accord with that profile. But when the players go their separate ways and submit their strategies individually, neither has the incentive to follow through on the agreement. Strong individual incentives can lead to group loss.

While we’re on the subject of conflicting interests, briefly consider two related issues. First, remember the meaning of payoff numbers. We take them to be utilities, as used generally in economics. As utilities, these numbers identify the players’ preferences. They do not necessarily signify profit or money. For example, all we mean by the payoff numbers 2 and 5 is that the player in question prefers the outcome yielding the payoff 5 to the outcome yielding the payoff $2 .^4$

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Dominance

检查图$6.1(\ mathm {a})$所示的游戏，假设您是玩家1。不管你的决策过程如何，玩家2都会独立于你的选择而选择策略。她将选择$\ mathm {L}$或$\ mathm {R}$，您无法影响她将选择哪一个。当然，参与人2的选择可能是基于对你可能采取的策略的评估，但这是参与人2头脑中的一个理性问题。她的决策过程独立于你。考虑这个问题的一个好方法是，想象参与人2已经选择了策略，但你没有观察到。你必须选择自己的策略。

在图6.1(a)所示的博弈中，策略$U$有一个有趣的属性。不管参与人2的选择是什么，U给你的收益绝对高于d。如果参与人2选择$L$，那么你从$U$中获得2，从d中获得1。显然，在这种情况下，$U$更好。此外，如果玩家2选择$R$，那么你通过$\ mathm {U}$获得5分，通过d获得4分。从技术上讲，我们说策略$\mathrm{D}$是由策略$\mathrm{U}$支配的，因此D永远不应该被理性参与人1使用。注意，参与人2的策略都不是劣势。如果参与人1选择U，策略L优于策略R，但如果参与人1选择D，情况则相反。

再举一个例子，如图6.1(b)所示的游戏。在这个博弈中，参与人1的策略D被策略M所支配。不管参与人2怎么做，M给参与人1带来的收益都高于M {D}$。然而，策略U并不被$\ mathm {M}$所支配，因为如果参与人2选择$\ mathm {L}$，那么$\ mathm {U}$会给参与人1带来比$M$更高的收益。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The First Strategic Tension and the Prisoners’ Dilemma

在丰富理论之前，让我们先用优势的概念来识别一个简单应用程序中的理性玩法。考虑第29页图3.4所示的囚徒困境博弈。对于两个参与人来说，策略$\ mathm {C}$都是策略d的优势。因此，我们可以预测，两个参与人都不会选择C。然而，如果两个参与人都选择C，情况会更好。

囚犯的困境说明了战略环境中的主要紧张关系之一:个人利益与群体利益之间的冲突。参与者意识到，如果他们各自选择$\ mathm {C}$而不是d，他们的共同利益会更好。然而，每个人都有选择d的个人动机。因为参与者同时独立地选择策略，个人动机获胜。我们甚至可以想象，玩家会详细讨论$(\ mathm {C}， \ mathm {C})$策略配置文件的优点，他们甚至可能会达成口头协议，按照该配置文件进行游戏。但当参与者各奔东西，各自提交策略时，双方都没有动力遵守协议。强烈的个人动机会导致群体损失。

既然我们在讨论利益冲突，请简要考虑两个相关问题。首先，记住收益数的含义。我们把它们当作公用事业，就像经济学中通常使用的那样。作为效用，这些数字识别了玩家的偏好。它们并不一定意味着利润或金钱。例如，我们所说的收益数字2和5的意思是，玩家更喜欢收益5的结果，而不是收益2 ^4的结果

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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如果你也在 怎样代写博弈论Game theory 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。博弈论Game theory在20世纪50年代被许多学者广泛地发展。它在20世纪70年代被明确地应用于进化论，尽管类似的发展至少可以追溯到20世纪30年代。博弈论已被广泛认为是许多领域的重要工具。截至2020年，随着诺贝尔经济学纪念奖被授予博弈理论家保罗-米尔格伦和罗伯特-B-威尔逊，已有15位博弈理论家获得了诺贝尔经济学奖。约翰-梅纳德-史密斯因其对进化博弈论的应用而被授予克拉福德奖。

博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Classic Normal-Form Games

Some classic normal-form games are depicted in Figure 3.4. In the game of matching pennies, two players simultaneously and independently select “heads” or “tails” by each uncovering a penny in his hand. If their selections match, then player 2 must give his penny to player 1 ; otherwise, player 1 gives his penny to player 2.

In the coordination game, both players obtain a positive payoff if they select the same strategy; otherwise they get nothing. The “Pareto coordination” game has the added feature that both players prefer to coordinate on strategy A rather than on strategy B. ${ }^7$

The prisoners’ dilemma is a well-known example and is motivated by the following story. The authorities have captured two criminals who they know are guilty of a certain crime. However, the authorities have only enough evidence to convict them of a minor offense. If neither crook admits to the crime, then both will be charged with the minor offense and will pay a moderate fine. The authorities have put the prisoners into separate rooms, where each prisoner is asked to squeal on the other. Squealing corresponds to strategy D (defect), and not squealing corresponds to strategy C (cooperate with the other prisoner).

Each is told that if he squeals and the other prisoner does not, then he will be granted immunity and be released; his testimony, however, will be used to convict the other prisoner of the crime. If each squeals on the other, then they both get sent to jail, but their term is reduced because of their cooperation. The best outcome for a prisoner is to defect while the other cooperates (payoff 3); the next-best outcome occurs when neither defects (payoff 2); then comes the outcome in which both defect (payoff 1); the worst outcome for a prisoner is when he cooperates while the other defects. ${ }^8$

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Interpretation of the Normal Form

One way of viewing the normal form is that it models a situation in which players simultaneously and independently select complete contingent plans for an extensive-form game. Theorists sometimes view selection of strategies in this fashion as equivalent to real-time play of the extensive form, but there are some subtleties to consider, which we will do in the third part of this book. On a more tangible level, because you have seen how to convert an extensive-form game into the normal form, you may ask if there is a procedure for converting normal-form games into the extensive form. To see why this conversion is not so straightforward, consider the normal form and extensive forms contained in Figure 3.5. Both extensive forms yield the same normal form (a fact that you should check). This demonstrates that, although there may be only one way of going from the extensive form to the normal form, the reverse is not true. Furthermore, the extensive forms in Figure 3.5 have different informational structures. In one, player 2 knows that player 1 did not select A when player 2 has to decide between $\mathrm{C}$ and D. In the other, player 2 has no such information.
Game theorists have debated whether the normal form contains all of the relevant information about strategic settings. Without reviewing the arguments, you should realize that there is no discrepancy between the normal and extensive forms in settings in which the players make all of their decisions before observing what other players do, as is the case with simultaneous and independent moves. Such games are called “one-shot” or “static” games, and they are obviously well modeled in the normal form.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Classic Normal-Form Games

一些经典的标准形式游戏如图3.4所示。在硬币配对游戏中，两名玩家同时独立地选择“正面”或“反面”，每人揭开手中的一枚硬币。如果他们的选择匹配，那么参与人2必须把他的硬币给参与人1;否则，参与人1把他的硬币给参与人2。

在协调博弈中，如果双方选择相同的策略，双方都获得正收益;否则他们什么也得不到。“帕累托协调”游戏有一个额外的特征，即双方玩家都更倾向于采用策略A而不是策略b

囚徒困境是一个众所周知的例子，它是由下面的故事所激发的。当局逮捕了两名他们知道犯有某种罪行的罪犯。然而，当局只有足够的证据证明他们犯了轻罪。如果两个骗子都不承认犯罪，那么他们都将被指控犯有轻罪，并将支付适度的罚款。当局把囚犯关在不同的房间里，要求每个囚犯向另一个囚犯告密。尖叫对应于策略D(背叛)，不尖叫对应于策略C(与其他囚犯合作)。

每个人都被告知，如果他告密而另一个没有，那么他将获得豁免权并被释放;然而，他的证词将被用来判定另一名囚犯的罪行。如果一方告发另一方，那么他们都会被送进监狱，但由于他们的合作，他们的刑期会被减少。对于一个囚犯来说，最好的结果是在另一个囚犯合作的时候叛变(收益3);次优结果出现在两种情况下(收益2);然后是双方都失败的结果(收益1);对一个囚犯来说，最坏的结果是他合作而另一个囚犯背叛。${} ^ 8美元

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Interpretation of the Normal Form

看待标准形式的一种方式是，它模拟了一种情况，在这种情况下，玩家同时独立地为广泛形式的游戏选择完整的偶然计划。理论家有时将这种方式的策略选择等同于广泛形式的实时游戏，但有一些微妙之处需要考虑，我们将在本书的第三部分进行讨论。在更具体的层面上，因为您已经看到了如何将扩展形式的游戏转换为标准形式，您可能会问是否存在将标准形式的游戏转换为扩展形式的过程。要了解这种转换为什么不那么简单，请考虑图3.5中包含的标准表单和扩展表单。两种扩展形式产生相同的标准形式(您应该检查这一事实)。这表明，虽然可能只有一种方式从泛化形式到范式，反之则不成立。此外，图3.5中的扩展表单具有不同的信息结构。在一种情况下，参与人2知道参与人1没有选择A，而参与人2必须在$\ mathm {C}$和d之间做出选择。在另一种情况下，参与人2没有这样的信息。
博弈论家一直在争论范式是否包含了战略设置的所有相关信息。在不回顾这些论点的情况下，你应该意识到，在玩家在观察其他玩家做什么之前做出所有决定的设定中，正常和广泛的形式之间没有差异，就像同时和独立移动的情况一样。这类游戏被称为“一次性”或“静态”游戏，它们显然以正常形式建模。

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有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

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