Numerical Methods for Differential Games: Capital Structure in an R&D Duopoly
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares two different numerical methods used to solve the same differential game. In differential games strategies of individual players are represented as continuous functions of time and are typically solutions to the optimal control problems of the players. The game is an R&D duopoly with two players: an upstream firm that is primarily engaged in research and development (the R&D firm) and whose value comes from the market valuation of these activities, and a downstream firm primarily engaged in distribution and marketing (the D&M firm). The first method is assumed to be the benchmark since it is based on discretizing the first order conditions of each player’s optimal control problem. The second method is based on making random guesses of the parameters of a second order polynomial and searching for optimal solutions. The results suggest that the second method, which is more automated and has the potential of being applied to games with higher dimensionality, can give approximate solutions to differential games similar to the one considered here. The results also provide an important theoretical outcome. They illustrate that unlike the tradeoff and pecking order models of capital structure there are many markets in which capital structure is not driven by a reversion to a target debt-to-equity ratio or a pecking order, but by maximizing firm value under strategic considerations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».