博弈論導論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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史蒂文·泰迪裏斯 著，李井奎 譯

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300199931

版次：1

商品編碼：11659585

包裝：平裝

叢書名： 經濟科學譯叢

開本：16開

齣版時間：2015-02-01

用紙：膠版紙

頁數：392

內容簡介

　　《博弈論導論》全麵介紹瞭博弈論的主要思想與應用，風格嚴謹而又不失平易。作者從對理性選擇範式的簡要介紹開始，討論瞭完全信息下的策略式和擴展式博弈、貝葉斯博弈、不完美信息下的擴展式博弈。此外，《博弈論導論》還涵蓋瞭多階段與重復博弈、議價理論、拍賣、尋租博弈、機製設計、信號博弈、聲譽的建立和信息傳遞博弈等內容，內容全麵而又不乏深入的探討。與其他博弈論書籍不同，《博弈論導論》從理性的思想開始談起，通過優勢策略和可理性化等概念探討瞭理性對多人決策問題的含義，然後纔引入納什均衡的定義及其推導。　　《博弈論導論》是高年級本科生、研究生的理想博弈論教材。《博弈論導論》通篇采用真實世界的案例，通過對這些案例的深入分析，解釋瞭博弈論相關概念和方法。本書還涵納瞭許多在經濟學和政治學中的重要應用，每章末尾的習題為讀者提供瞭練習的良好機會。　　引入博弈論的核心思想和應用　　涵蓋瞭完全信息和不完全信息下的靜態和動態博弈　　各種各樣的舉例、應用和習題　　包含重復博弈、議價、拍賣、信號發送、聲譽、信息傳遞等主題　　是高年級本科生和研究生的理想教材

作者簡介

　　史蒂文·泰迪裏斯，是加州大學伯剋利分校的副教授、該校Haas商學院的GersonBakar研究員、eBay研究實驗室的傑齣經濟學傢，是應用博弈論領域的領軍人物之一。

目錄

第一部分 理性決策製定第1章 單人決策問題1．1 行動、結果和偏好1．2 理性選擇範式1．3 總結1．4 習題第2章 引入不確定性和時間2．1 風險、自然和隨機結果2．2 評估隨機結果2．3 不確定性下的理性決策2．4 跨期決策2．5 應用2．6 理論與實踐2．7 總結2．8 習題
第二部分完全信息靜態博弈第3章 預備知識3．1 純策略標準式博弈3．2 矩陣錶達：兩個參與人的有限博弈3．3 解概念3．4 總結3．5 習題第4章 理性與共同知識4．1 純優勢策略4．2 嚴格純劣策略的重復剔除4．3 信念、最優反應和可理性化4．4 總結4．5 習題第5章 確定信念：納什均衡5．1 純策略納什均衡5．2 納什均衡：一些經典應用5．3 總結5．4 習題第6章 混閤策略6．1 策略、信念和期望支付6．2 混閤策略納什均衡6．3 再議IESDS和可理性化6．4 納什存在性定理6．5 總結6．6 習題
第三部分 完全信息動態博弈第7章 預備知識7．1 擴展式博弈7．2 策略和納什均衡7．3 納什均衡和博弈路徑7．4．總結7．5 習題第8章 可置信性與序貫理性8．1 序貫理性和逆嚮歸納8．2 子博弈完美納什均衡：概念8．3 子博弈完美納什均衡：舉例8．4 總結8．5 習題第9章 多階段博弈9．1 預備知識9．2 支付9．3 策略和條件性博弈行為9．4 子博弈完美均衡9．5 一階段偏離原則9．6 總結9．7 習題第10章 重復博弈10．1 有限重復博弈10．2 限重復博弈10．3 子博弈完美均衡10．4 應用：暗中勾結10．5 序貫互動和聲譽10．6 名氏定理：幾乎一切皆行10．7 總結10．8 習題第11章 策略性討價還價11．1 一輪討價還價：最後通牒博弈11．2 有限多輪討價還價11．3 限期界博弈11．4 應用：立法的討價還價11．5 總結11．6 習題
第四部分 不完全信息靜態博弈第12章 貝葉斯博弈12．1 貝葉斯博弈的策略式錶達12．2 舉例12．3 效率貿易與逆嚮選擇12．4 委員會投票12．5 再議混閤策略：海薩尼的解釋12．6 總結12．7 習題第13章 拍賣和競爭性齣價13．1獨立私人價值13．2共同價值和贏者的詛咒13．3總結13．4習題第14章 機製設計14．1框架：作為貝葉斯博弈的機製14．2顯示原理14．3優勢策略和維剋裏剋拉剋格羅夫斯機製14．4總結14．5習題
第五部分 不完全信息動態博弈第15章 不完全信息條件下的序貫理性15．1 子博弈完美的問題15．2 完美貝葉斯均衡15．3 序貫均衡15．4 總結15．5 習題第16章 信號博弈16．1 教育信號：MBA博弈16．2 有限定價和進入威懾16．3 信號博弈中完美貝葉斯均衡的精煉16．4總結16．5習題第17章 建立聲譽17．1有限重復囚徒睏境中的閤作17．2進行一場鐵血談判17．3“仁善”的聲譽17．4總結17．5習題第18章 信息傳遞和廉價交談18．1信息傳遞：有限的例子18．2信息傳遞：連續情形18．3應用：信息和立法組織18．4總結18．5習題第19章 數學附錄19．1集閤和序列19．2函數19．3微積分和最優化19．4概率和隨機變量譯後記

前言/序言

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