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Enregistrement W2017509081 · doi:10.1111/1540-5982.00009

Rationalized subjective equilibria in repeated games

2003· article· fr· W2017509081 sur OpenAlexvenueno aff
Oishi Hidetsugu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2003
Typearticle
Languefr
DomaineDecision Sciences
ThématiqueGame Theory and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematical economicsCournot competitionSimple (philosophy)Nash equilibriumHumanitiesMathematicsEconomicsPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this paper is to provide a new equilibrium concept of repeated games that involve incomplete information ( rationalized subjective equilibrium ) and a related framework ( subjective game ), and to analyse the relationships between players’ subjective images of games and the realized outcomes. We demonstrate the relationships among rationalized subjective equilibria, subjective equilibria, and original Nash equilibria by providing several examples. We also present several theorems analogous to the ordinary folk theorem and a simple application using the Cournot duopoly model. JEL Classification: C70, C72 Equilibres subjectifs rationalisés dans des jeux répétés L’objectif de cet article est de proposer un nouveau concept d’équilibre dans les jeux répétés où l’information est incomplète (équilibre subjectif rationalisé) et un cadre d’analyse approprié( jeu subjectif ), ainsi que d’analyser les rapports entre les images subjectives que les acteurs ont des jeux et de leurs résultats. On montre les rapports entre équilibres subjectifs rationalisés, équilibres subjectifs, et équilibres à la Nash à l’aide de divers exemples. On présente aussi plusieurs théorèmes analogues au « ordinary folk theorem » et une application simple utilisant le modèle de duopole de Cournot.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,231
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,028 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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