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|Preemption Games
Preemption games are a rough opposite to the war of attrition, with $L(\hat{t})>F(\hat{t})$ for some range of times $\hat{t}$. Here the specification of the payoff to simultaneous stopping, $B(\cdot)$, is more important than in the war of attrition, as if $L$ exceeds $F$ we might expect both players to stop simultaneously. One example of a preemption game is the decision of whether and when to build a new plant or adopt a new innovation when the market is big enough to support only one such addition (Reinganum 1981a,b; Fudenberg and Tirole 1985). In this case $B(t)$ is often less than $F(t)$, as it cian be better to let an opponent have a monopoly than to incur duopoly losses.
()ne very stylized preemption game is “grab the dollar.” In this stationary game, time is discrete $(t=0,1, \ldots)$ and there is a dollar on the tablc, which either or both of the players can try to grab. If only one player grabs, that player receives 1 and the other 0 ; if both try to grab at once, the dollar is destroyed and both pay a fine of 1 ; if neither player grabs, the dollar remains on the table. The players use the common discount factor $\delta$, so that $l(t)=\delta^{\prime}, F(t)=0$, and $B(t)=-\delta^t$ for all $t$. Like the war of attrition, this game has asymmetric equilibria, where one player “wins” with probability 1. and also a symmetric mixed-strategy equilibrium, where each player grabs the dollar with probability $p^=\frac{1}{2}$ in cach period. (It is easy to check that this yields a symmetric equilibrium; to see that it is the only one, note that each player must be indifferent between stopping-i.e., grabbing-at date $t$, which yields payoff $\delta^{\prime}\left(\left(1-p^(t)\right)-p^(t)\right)$ if the other has not stopped before date $t$ and 0 otherwise, and never stopping, which yields payoff 0 , so that $p^(t)$ must equal $\frac{1}{2}$ for all $t$.) The payoffs in the symmetric cquilibrium are $(0,0)$, and the distribution over outcomes is that the probability that player 1 alone stops first at $t$, the probability that player 2 alone stops first at $t$, and the probability that both players stop simultaneously at $l$ are all equal to $\left({ }_4^1\right)^{t+1}$. Note that these probabilities are independent of the per-period discount factor, $\delta$, and thus of the period length, $\Lambda$, in contrast to the war of attrition, where the probabilities were proportional to the period length. This makes finding a continuous-time representation of this game more difficult.
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Iterated Conditional Dominance and the Rubinstein Bargaining Game
The last two sections presented several examples of infinite-horizon games with unique equilibria. The uniqueness arguments there can be strengthened, in that these games have a unique profile that satisfies a weaker concept than subgame perfection.
Definition 4.2 In a multi-stage game with observed actions, action $a_i^t$ is conditionally dominated at stage $t$ given history $h^t$ if, in the subgame beginning at $h^{\prime}$, every strategy for player $i$ that assigns positive probability to $a_i^{\prime}$ is strictly dominated. Iterated conditional dominance is the process that, at each round, deletes every conditionally dominated action in every subgame, given the opponents’ strategies that have survived the previous rounds.
It is easy to check that itcrated conditional dominance coincides with subgame perfection in finite games of perfect information. In these games it also coincides with Pearce’s (1984) extensive-form rationalizability. In general multi-stage games, any action ruled out by iterated conditional dominance is also ruled out by extensive-form rationalizability, but the cxact relationship between the two concepts has not been determined.
In a game of imperfect information, iterated conditional dominance can be weaker than subgame perfection, as it does not assume that players forecast that an equilibrium will occur in every subgame. To illustrate this point, consider a one-stage, simultaneous-move game. Then iterated conditional dominance coincides with iterated strict dominance, subgame perfection coincides with Nash equilibrium, and iterated strict dominance is in general weaker than Nash equilibrium.
博弈论代考
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Preemption Games
抢占式游戏与消耗战截然相反 $L(\hat{t})>F(\hat{t})$ 在一段时间内 $\hat{t}$． 这里是同时停止的收益说明， $B(\cdot)$，比在消耗战中更重要，仿佛 $L$ 超过 $F$ 我们可能会期望两个玩家同时停下来。抢占游戏的一个例子是，当市场足够大，只能支持一种新产品时，决定是否以及何时建立新工厂或采用新创新(Reinganum 1981a,b;Fudenberg and Tirole 1985)。在这种情况下 $B(t)$ 通常小于 $F(t)$因为让对手垄断总比造成双寡头垄断的损失要好。
一个非常程式化的抢占游戏是“抢钱”。在这个静止博弈中，时间是离散的 $(t=0,1, \ldots)$ 桌上有一美元，任何一方或双方都可以试着去抢。如果只有一个玩家抓到了，那么这个玩家得到1，而另一个玩家得到0;如果双方都试图同时抢钱，美元就会被销毁，双方都要支付1美元的罚款;如果双方都没有抢到，那美元就留在桌上。玩家使用常见的折现系数 $\delta$，所以 $l(t)=\delta^{\prime}, F(t)=0$，和 $B(t)=-\delta^t$ 对所有人 $t$． 与消耗战一样，这款游戏也具有非对称均衡，即一方玩家以1的概率“获胜”。还有一个对称的混合策略均衡，每个玩家都有概率地获得1美元 $p^=\frac{1}{2}$ 在每个时期。(很容易检验这是否产生对称平衡;要看到它是唯一的，注意每个玩家必须在停止之间无动于衷。，抓——在日期 $t$，产生收益 $\delta^{\prime}\left(\left(1-p^(t)\right)-p^(t)\right)$ 如果对方在约会前没有停止 $t$ 否则为0，永不停止，收益为0，所以 $p^(t)$ 必须相等 $\frac{1}{2}$ 对所有人 $t$)对称均衡的收益是 $(0,0)$结果的分布是参与人1首先停在 $t$，参与人2首先停在。的概率 $t$，以及两个玩家同时停在 $l$ 都等于 $\left({ }_4^1\right)^{t+1}$． 请注意，这些概率与每周期的折现系数无关， $\delta$，因此周期长度， $\Lambda$而在消耗战中，概率与时间长短成正比。这使得寻找游戏的连续时间表现变得更加困难。
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Iterated Conditional Dominance and the Rubinstein Bargaining Game
最后两节介绍了具有独特均衡的无限视界博弈的几个例子。这里的独特性论点可以得到加强，因为这些游戏具有独特的特征，能够满足比子游戏完美性更弱的概念。
定义4.2在一个具有观察到的动作的多阶段博弈中，如果在从$h^{\prime}$开始的子博弈中，玩家$i$分配给$a_i^{\prime}$正概率的每个策略都是严格劣势的，那么在给定历史的$t$阶段，动作$a_i^t$是有条件劣势的$h^t$。迭代条件优势是指在每个回合中，根据对手在前几轮中幸存下来的策略，删除每个子游戏中的每个条件优势行动的过程。
在完全信息有限博弈中，迭代条件优势与子博弈完美性是一致的。在这些游戏中，它也与Pearce(1984)的广泛形式合理化相吻合。在一般的多阶段游戏中，任何被迭代条件支配所排除的行动也会被广泛形式的合理性所排除，但这两个概念之间的确切关系尚未确定。
在信息不完全的博弈中，迭代条件支配可能比子博弈的完美性更弱，因为它不假设玩家预测每个子博弈都会出现均衡。为了说明这一点，我们考虑一个单阶段同步移动的游戏。然后迭代条件优势与迭代严格优势重合，子博弈完美性与纳什均衡重合，迭代严格优势一般弱于纳什均衡。
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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。