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|Implementable Decisions and Allocations
A decision function $x: \theta \rightarrow \mathscr{X}$ is implementable if there exists a transfer function $t(\cdot)$ such that the allocation $y(\theta)=(x(\theta), t(\theta))$ for $\theta \in$ $[\theta, \theta]$ satisfies the incentive-compatibility constraint
(IC) $u_1(y(\theta), \theta) \geq u_1(y(\hat{\theta}), \theta)$ for all $(\theta, \hat{\theta}) \in[\theta, \bar{\theta}] \times[\theta, \bar{\theta}]$.
We will then say that the allocation $y(\cdot)$ is implementable.
Note that we ignore the individual-rationality constraint (that the agent be willing to participate in step 2) in this definition. Such a constraint, if any, must be reintroduced at the optimization stage.
Remark If $x(\cdot)$ is implementable through transfer $t(\cdot)$, there cxists an “indirect” or “fiscal” mechanism $t=T(x)$, in which the agent chooses a decision $x$, rather than an announcement of his type, that implements the same allocation. Consider the following scheme:
$$
T(x) \equiv \begin{cases}t & \text { if } \exists \hat{\theta} \text { such that } t=t(\hat{\theta}) \text { and } x=x(\hat{\theta}) \ \text { (if there exist several such } \hat{\theta} \text {, pick one) } \ -x & \text { otherwise. }\end{cases}
$$
Choosing an $x$ is de facto equivalent to announcing a $\hat{\theta}$.
We restrict our attention to decision profiles $x(\cdot)$ that are piecewise continuously differentiablc (“piecewise $C^1$ )). ${ }^{13}$ We now derive a necessary condition for $x(\cdot)$ to be implementable.
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Optimal Mechanisms
Now that we have characterized the set of implementable allocations, we can determine the optimal one for the principal. To do so, we must reintroduce the individual-rationality constraint for the agent. An implementable allocation that satisfics the individual-rationality constraint is called feasible; the principal’s problem is to choose the feasible allocation with the highest expected payoff. For simplicity, we assume that the agent’s reservation utility (i.e., his expected utility when he rejects the principal’s mechanism) is independent of his type.
A3 The reservation utility $u$ is independent of type; i.e., the participation constraint is
(IR) $u_1(x(\theta), t(\theta), \theta) \geq u$ for all $\theta$.
Under this assumption, if $u_1$ increases with the type ( $\left.\hat{\partial} u_1 / \partial \theta>0\right)$, then IR can bind only at $\theta=\theta$ : Any type $\theta>\theta$ can always announce $\hat{\theta}=\theta$, which gives him more than type $\theta$ ‘s utility, which is at least $u \cdot{ }^{18}$ For notational simplicity, we normalize $u=0$.
博弈论代考
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Implementable Decisions and Allocations
如果存在传递函数$t(\cdot)$，使得$\theta \in$$[\theta, \theta]$的分配$y(\theta)=(x(\theta), t(\theta))$满足激励兼容性约束，则决策函数$x: \theta \rightarrow \mathscr{X}$是可实现的
(IC) $u_1(y(\theta), \theta) \geq u_1(y(\hat{\theta}), \theta)$为所有$(\theta, \hat{\theta}) \in[\theta, \bar{\theta}] \times[\theta, \bar{\theta}]$。
然后我们说分配$y(\cdot)$是可实现的。
注意，在这个定义中，我们忽略了个体理性约束(即代理愿意参与步骤2)。这样的约束(如果有的话)必须在优化阶段重新引入。
注:如果$x(\cdot)$可以通过转移实现$t(\cdot)$，则存在一种“间接”或“财政”机制$t=T(x)$，在这种机制中，代理选择一个决策$x$，而不是他的类型的公告，实现相同的分配。考虑以下方案:
$$
T(x) \equiv \begin{cases}t & \text { if } \exists \hat{\theta} \text { such that } t=t(\hat{\theta}) \text { and } x=x(\hat{\theta}) \ \text { (if there exist several such } \hat{\theta} \text {, pick one) } \ -x & \text { otherwise. }\end{cases}
$$
选择一个$x$实际上相当于宣布一个$\hat{\theta}$。
我们将注意力限制在分段连续可微分的决策概要$x(\cdot)$(“分段$C^1$”)上。${ }^{13}$现在我们推导出$x(\cdot)$可实现的必要条件。
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Optimal Mechanisms
既然我们已经描述了一组可实现的分配，我们可以确定主体的最优分配。要做到这一点，我们必须重新引入个体理性约束。满足个体理性约束的可实现分配称为可行分配;委托人的问题是选择具有最高预期收益的可行分配。为简单起见，我们假设代理的保留效用(即，当他拒绝委托人的机制时，他的期望效用)与他的类型无关。
A3预约工具$u$与类型无关;即参与约束为
(IR) $u_1(x(\theta), t(\theta), \theta) \geq u$为所有$\theta$。
在这个假设下，如果$u_1$随着类型($\left.\hat{\partial} u_1 / \partial \theta>0\right)$)的增加而增加，那么IR只能绑定到$\theta=\theta$:任何类型$\theta>\theta$总是可以声明$\hat{\theta}=\theta$，这给了他比类型$\theta$的实用程序更多的东西，这至少是$u \cdot{ }^{18}$为了表示简单，我们规范化了$u=0$。
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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。