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|Repeated Games with Imperfect Public Information

In the repeated games considered in the last section, each player observed the actions of the others at the end of each period. In many situations of economic interest this assumption is not satisfied, because the information that players receive is only an imperfect signal of the stage-game strategies of their opponents. Although there are many ways in which the assumption of observable actions can be relaxed, economists have focused on games of public information: At the end of each period, all players observe a “public outcome,” which is correlated with the vector of stage-game actions, and each player’s realized payoff depends only on his own action and the public outcome. Thus, the actions of a player’s opponents influence his payoff only through their influence on the distribution of outcomes. Games with observable actions are the special case where the public outcome consists of the realized actions themselves.

There are many examples of games in which the public outcome provides only imperfect information. Green and Porter (1984) published the first formal study of these games in the economics literature. Their model, which was intended to explain the occurrence of “price wars,” was motivated in part by the work of Stigler (1964). In Stigler’s model, cach firm observes its own sales but not the prices or quantities of its opponents. The aggregate level of consumer demand is stochastic. Thus, a fall in a firm’s sales might be due either to a fall in demand or to an unobserved price cut by an opponent. Since each firm’s only information about its opponents’ actions is its own level of realized sales, no firm knows what its opponents have observed, and there is no public information about the actions played. ${ }^{20}$ In contrast, the Grecn-Porter model does have public information, which makes it much easier to analyze. In that model, each firm’s payoff depends on its own output and on the publicly observed market price. Firms do not observe one another’s outputs, and the market price depends on an unobserved shock to demand as well as on aggregate output. Hence, an unexpectedly low market price could be due either to unexpectedly high output by an opponent or to unexpectedly low demand.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The Model

In the stage game, each player $i=1, \ldots, I$ simultaneously chooses a strategy $a_i$ from a finite set $A_i$. Each action profile $a \in A=\times_i A_i$ induces a probability distribution over the publicly observed outcomes $y$, which lie in a finite set $Y$. Let $\pi_y(a)$ denote the probability of outcome $y$ under $a$, and let $\pi(a)$ denote the probability distribution, which we will sometimes view as a row vector. Player $i$ ‘s realized payoff, $r_i\left(a_i, y\right)$, is independent of the actions of other players. (Otherwise, player $i$ ‘s payoff could give him private information about his opponents’ play.) Player i’s expected payoff under strategy profile $a$ is
$$
g_{\mathrm{i}}(a)=\sum_y \pi_y(a) r_i\left(a_i, y\right) .
$$
The payoffs and distributions over outcomes corresponding to mixed strategies $x$ are defined in the obvious way.

In the repeated game, the public information at the beginning of period $t$ is
$$
h^{\prime}-\left(y^0, y^1, \ldots, y^2{ }^1\right) \text {. }
$$
Player $i$ also has private information at time $t$-namely, his own past choices of actions; denote this by $z_i^t$. A strategy for player $i$ is a scquence of maps from player $i$ ‘s time-t information to probability distributions over $A_1 ; \sigma_i^t\left(h^{\prime}, z_i^{\prime}\right)$ denotes the probability distribution chosen when player $i$ ‘s information is $\left(h^t, z_i^l\right)$.
Here are some illustrations of the model:

• In a repeated game with observable actions, the set $Y$ of outcomes is isomorphic to the set $A$ of action profiles: $\pi_y(a)=1$ if $y$ is equivalent to $a$, and $\pi_v(a)=0$ otherwise.
• In the Green-Porter model, $a_i \in[0, \bar{Q}]$ is firm $i$ ‘s output, and the outcome $y$ is the market price. Green and Porter make the additional assumptions that the probability distribution over outcomes depends only on the sum of the firms’ outputs and that every price has positive probability under every action profile.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Repeated Games with Imperfect Public Information

在上一节讨论的重复游戏中，每个玩家在每个阶段结束时观察其他人的行动。在许多经济利益的情况下，这个假设是不满足的，因为玩家收到的信息只是他们对手的阶段博弈策略的不完美信号。尽管有许多方法可以放松对可观察行为的假设，但经济学家关注的是公共信息博弈:在每个时期结束时，所有参与者都观察到一个“公共结果”，这与阶段博弈行为的向量相关，每个参与者的实现收益仅取决于他自己的行为和公共结果。因此，玩家对手的行为仅通过对结果分布的影响来影响玩家的收益。带有可观察行动的游戏是一种特殊情况，在这种情况下，公共结果由已实现的行动本身组成。

在许多游戏中，公共结果只能提供不完全信息。Green和Porter(1984)在经济学文献中首次发表了对这些博弈的正式研究。他们的模型旨在解释“价格战”的发生，其部分动机是Stigler(1964)的工作。在斯蒂格勒的模型中，每家公司都观察自己的销售情况，而不是竞争对手的价格或数量。消费者需求的总水平是随机的。因此，公司销售额的下降可能是由于需求的下降或竞争对手未察觉到的降价所致。由于每个公司对对手行动的唯一信息是自己的已实现销售水平，因此没有公司知道对手观察到了什么，也没有关于所采取行动的公开信息。${ }^{20}$相比之下，格林-波特模型确实有公共信息，这使得它更容易分析。在这个模型中，每个公司的收益取决于它自己的产出和公开观察到的市场价格。企业不观察彼此的产出，市场价格既取决于总产出，也取决于未被观察到的需求冲击。因此，意外的低市场价格可能是由于竞争对手意外的高产量或意外的低需求。

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在阶段博弈中，每个参与者$i=1, \ldots, I$同时从一个有限集合$A_i$中选择一个策略$a_i$。每个动作概要$a \in A=\times_i A_i$在公开观察到的结果$y$上推导出一个概率分布，它位于一个有限集合$Y$中。设$\pi_y(a)$表示$a$下结果$y$的概率，设$\pi(a)$表示概率分布，我们有时将其视为行向量。玩家$i$的实现收益$r_i\left(a_i, y\right)$独立于其他玩家的行为。(否则，玩家$i$的收益可能会让他获得关于对手玩法的私人信息。)参与人i在策略profile $a$下的预期收益是
$$
g_{\mathrm{i}}(a)=\sum_y \pi_y(a) r_i\left(a_i, y\right) .
$$
与混合策略$x$对应的结果的收益和分布以明显的方式定义。

在重复博弈中，周期开始时的公共信息$t$为
$$
h^{\prime}-\left(y^0, y^1, \ldots, y^2{ }^1\right) \text {. }
$$
玩家$i$在时间$t$上也有私人信息——也就是他自己过去的行为选择;用$z_i^t$表示。玩家$i$的策略是从玩家$i$的时间t信息到概率分布的一系列映射，$A_1 ; \sigma_i^t\left(h^{\prime}, z_i^{\prime}\right)$表示当玩家$i$的信息为$\left(h^t, z_i^l\right)$时所选择的概率分布。
以下是该模型的一些插图:

在具有可观察动作的重复博弈中，结果集$Y$与动作配置文件集$A$同构:如果$y$等同于$a$，则$\pi_y(a)=1$，否则等同于$\pi_v(a)=0$。

在Green-Porter模型中，$a_i \in[0, \bar{Q}]$是企业$i$的产出，结果$y$是市场价格。格林和波特还提出了另一个假设，即结果的概率分布只取决于企业产出的总和，而且在每种行为模式下，每种价格都有正概率。

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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。