楼主: 能者818
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[量化金融] 动态竞争说服 [推广有奖]

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何人来此 在职认证  发表于 2022-6-11 05:26:42
仍然需要解决偏差问题,并在通过单边偏差无法达到的子博弈中制定具体策略。我们可以将其余部分分为以下三种情况案例1:在某个时间点的状态向量≥ 对于某些(a,b),1是(δa,δb)∈[0,1],并且至少有一名球员在之前的某个点偏离了方向案例2:在某个时间点的状态向量≥ 1是(F,G),其中F或G中至少有一个不是退化的,d中两个球员之前都偏离了方向案例3:状态向量在某个t≥ 1是(F,δb)(b∈ [0,1]),其中Fis不退化,其中只有玩家1在前一点偏离。现在让我们具体说明每种情况下的策略。我们规定至少有一个For Gisnot退化(或elseFM86的folk定理立即产生结果),在这种情况下*≥ 1、将pi(t)定义为1加上卖方在t期之前收取非零价格的次数。案例1:WLOG a≥ b、 我们规定,如果两个玩家都偏离了前面的某个t′<t*他们扮演t的SPE*其中平均支付向量为-b+ηp(t*)t型*,ηp(t*)t型*!对于一些小的1>> η,η> 0. 如果只有一个玩家在前一点偏离,我们规定平均支付向量从t*在is上一-b+εp(t*)t型*,b-εp(t*)t型*, 如果是球员1偏离了方向一-εp(t*)t型*,εp(t*)t型*, 如果是球员2跑偏了,对于一些小的1>> ε > 0.FM86保证存在这种情况(从t期开始*) 前提是δ足够大。案例2:我们指定两个玩家都收取p=0的价格,并提供完整信息。因此,t+1中的状态是(δa,δb)(对于某些a,b)∈ [0,1]),这是案例1,因此从那时起的平均支付向量是eithera-b+ηp(t)t+1,ηp(t)t+1!或ηp(t)t+1,b-a+ηp(t)t+1!,取决于a或b是否更高,w在此处为1>>η、 η>0较小。在路径上,对于i=1,2,pi(t)=pi(t+1)。

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可人4 在职认证  发表于 2022-6-11 05:26:45
两名球员的平均薪酬 δηp(t)t+1+ZZb(a-b) dFt(a)dGt(b),安度 δηp(t)t+1+ZZb(b-a) dFt(a)dGt(b).根据一次性偏离原则,假设玩家1通过充电p′偏离∈(0,1)并选择一些信号。第1层的payoff以(1)为界-δ) ZZb(a-b) dFt(a)dGt(b)+δηp(t)+1t+1+ZZb(a-b) dFt(a)dGt(b),对于所有足够大的δ,都小于UF。同样的逻辑意味着player2不能完全偏离某些p′>0。当δ接近1时,任何即时收益都将消失,她在合作部分的收益将离散地降低。aIt很清楚,玩家1无法通过继续收取价格0的偏差来获利。这只会延迟动态博弈的合作(重复博弈)部分。案例3:这类似于前一个案例:我们指定两个玩家chargep=0,卖家1提供完整信息。其余部分以类似的方式进行必要的修改。最后,我们需要检查第0阶段的激励措施。WLOG我们为卖方1这样做。请记住,2号卖方提供了完整信息。在路径上,卖方1获得一些v∈V1,最小值,V1,最大值. 如果它在t=0时发生偏差,对于任何ρ>0,存在一个^δ<1,因此对于所有δ≥^δ,1号卖方的平均付款在Byzy(x)以上-y) dF(x)dG+ρ。观察V1,min(F,G)=RRy(x-y) dF(x)DGS允许我们总结结果。

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