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|Open-Loop and Closed-Loop Equilibria

The terms closed-loop and open-loop are used to distinguish between two different information structures in multi-stage games. Our definition of a multi-stage game with observed actions corresponds to the closed-loop information structure, where players can condition their play at time $t$ on the history of play until that date. In the terminology of the literature on optimal control, the corresponding strategies are called closed-loop strategie’s or feedback strategies, while open-loop strategics are functions of calendar time alone.

Determining which are the appropriate strategies to consider is the same as determining the information structure of the game. Suppose first that the players never observe any history other than their own moves and time, or that at the beginning of the game they must choose time paths of actions that depend only on calendar time. (These two situations are equivalent from the extensive-form viewpoint, as the role of information sets is to describe what information players can use in choosing their actions.) In this case all strategies are open-loop, and all Nash equilibria (which in this case coincide with perfect equilibria) are in open-loop strategies. An equilibrium in open-loop strategies is called an open-loop equilibrium. (As with “Cournot” and “Stackelberg” equilibria, this is not really a new equilibrium concept but rather a way of describing the equilibria of a particular class of games.)

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|A Two-Period Example

The use of open-loop equilibria as benchmarks for measuring stratcgic effects can be illustrated most easily in a game with continuous action spaces. Consider a two-player two-stage game where in the first stage players $i=1,2$ simultaneously choose actions $a_i \in A_i$, and in the second stage they simultancously choose actions $b_i \in B_i$, where each of these action sets is an interval of real numbers. Suppose that the payoff functions $u_i$ are differentiable and that each player’s payoff is concave in his own actions.
An open-loop equilibrium is a time path $\left(a^, b^\right)$ satisfying, for $i=1,2$,
$$
a_i^* \text { maximizes } u_i\left(\left(a_i, a_{-i}^\right), b^\right)
$$
and
$$
h_i^* \text { maximizes } u_i\left(a^,\left(b_i, b_{-i}^\right)\right)
$$
Since payoffs are concave, an interior solution must satisfy the first-order conditions
$$
\frac{\imath u_i}{\imath a_i}=0=\begin{aligned}
& \partial u_i \
& \partial b_i
\end{aligned}
$$
In a closed-loop equilibrium (supposing that one cxists), the second-stage actions $b^(a)$ after any first-period actions $a$ are required to be a Nash equilibrium of the second-stage game. That is, for each $a=\left(a_1, a_2\right), b_i^(a)$ maximizes $u_i\left(a, b_i, b_{-i}^(a)\right)$. Moreover, the players recognize that the secondperiod actions will depend on the first-period ones according to the function $b^$ when choosing the first-period actions. Thus, the first-order condition for an optimal (interior) choice of $a_i$ (assuming that $b^(\cdot)$ is differentiable) is now $$ \frac{\partial u_i}{\partial a_i}+\frac{\partial u_i \partial b_{-i}^}{\partial b_{-i} \partial a_i}=0 .
$$

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Open-Loop and Closed-Loop Equilibria

在多阶段博弈中，闭环和开环是用来区分两种不同的信息结构的。我们对带有观察行为的多阶段游戏的定义与闭环信息结构相对应，即玩家可以根据游戏历史在某个时间$t$调整自己的游戏。在最优控制文献的术语中，相应的策略称为闭环策略或反馈策略，而开环策略仅是日历时间的函数。

决定哪些策略是合适的，与决定游戏的信息结构是一样的。首先假设玩家除了自己的行动和时间之外没有观察任何历史，或者在游戏开始时他们必须选择只依赖于日历时间的行动时间路径。(从广义的角度来看，这两种情况是相同的，因为信息集的作用是描述玩家在选择行动时可以使用的信息。)在这种情况下，所有策略都是开环的，所有纳什均衡(在这种情况下与完美均衡一致)都是开环策略。开环策略中的均衡称为开环均衡。(与“Cournot”和“Stackelberg”均衡一样，这并不是一个新的均衡概念，而是一种描述特定类型博弈均衡的方式。)

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|A Two-Period Example

开环平衡作为衡量战略效果的基准，在具有连续行动空间的游戏中最容易体现出来。考虑一个两个人的两阶段游戏，在第一阶段玩家$i=1,2$同时选择行动$a_i \in A_i$，在第二阶段他们同时选择行动$b_i \in B_i$，其中每个行动集都是实数间隔。假设收益函数$u_i$是可微的并且每个玩家的收益在自己的行为中是凹的。
开环平衡是一个时间路径$\left(a^, b^\right)$满足，对于$i=1,2$，
$$
a_i^* \text { maximizes } u_i\left(\left(a_i, a_{-i}^\right), b^\right)
$$
和
$$
h_i^* \text { maximizes } u_i\left(a^,\left(b_i, b_{-i}^\right)\right)
$$
由于收益是凹的，内部解必须满足一阶条件
$$
\frac{\imath u_i}{\imath a_i}=0=\begin{aligned}
& \partial u_i \
& \partial b_i
\end{aligned}
$$
在闭环均衡中(假设存在闭环均衡)，第二阶段行动$b^(a)$在任何第一阶段行动$a$之后的第二阶段行动都必须是第二阶段博弈的纳什均衡。也就是说，对于每个$a=\left(a_1, a_2\right), b_i^(a)$最大化$u_i\left(a, b_i, b_{-i}^(a)\right)$。此外，玩家在选择第一阶段行动时，根据$b^$函数认识到第二阶段行动将依赖于第一阶段行动。因此，最优(内部)选择$a_i$(假设$b^(\cdot)$是可微的)的一阶条件现在是 $$ \frac{\partial u_i}{\partial a_i}+\frac{\partial u_i \partial b_{-i}^}{\partial b_{-i} \partial a_i}=0 .
$$

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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。