Доминирование риска - Risk dominance

Доминирование риска Преимущество выплаты
А концепция решения в теория игры
Отношение
Подмножество	равновесие по Нэшу
Значимость
Предложено	Джон Харсаньи, Райнхард Зельтен
Используется для	Некооперативные игры
Пример	Охота на оленя

Доминирование риска и выигрышное доминирование два связанных уточнения равновесие по Нэшу (NE) концепция решения в теория игры, определяется Джон Харсаньи и Райнхард Зельтен. Рассматривается равновесие по Нэшу. выигрыш доминирует если это Парето выше ко всем остальным равновесиям Нэша в игре.¹ Столкнувшись с выбором между равновесиями, все игроки согласятся с преобладающим равновесием выплат, поскольку оно предлагает каждому игроку, по крайней мере, такой же выигрыш, как и другие равновесия Нэша. И наоборот, равновесие по Нэшу считается доминирующий риск если у него самый большой бассейн притяжения (т.е. менее рискованно). Это означает, что чем больше у игроков неуверенности в действиях другого игрока (ов), тем больше вероятность, что они выберут соответствующую ему стратегию.

В матрица выплат на рисунке 1 представлен простой пример игры с двумя игроками и двумя стратегиями с двумя чистыми равновесиями Нэша. Пара стратегий (Охота, Охота) является доминирующей по выплате, поскольку выплаты выше для обоих игроков по сравнению с другим чистым NE (Собрать, Собрать). С другой стороны, риск (Собрать, Собрать) доминирует (Охота, Охота), поскольку, если существует неопределенность в отношении действий другого игрока, сбор обеспечит более высокий ожидаемый выигрыш. Игра на рисунке 1 - это хорошо известная теоретико-игровая дилемма, называемая охота на оленей. Обоснование этого состоит в том, что совместные действия (охота) дают более высокую отдачу, если все игроки объединяют свои навыки, но если неизвестно, помогает ли другой игрок в охоте, сбор может оказаться лучшей индивидуальной стратегией для обеспечения еды, поскольку это не зависит от координация с другим игроком. Кроме того, собирание в одиночку предпочтительнее, чем соревнование с другими. Словно Дилемма заключенного, это объясняет, почему коллективное действие может потерпеть неудачу при отсутствии надежные обязательства.

Охота Собирать Охота 5, 5 0, 4 Собирать 4, 0 2, 2 Рисунок 1: Охота на оленя пример

ЧАС грамм ЧАС А, а В, б грамм До н.э D, d Рис. 2: Общий координационная игра

Формальное определение

Игра, представленная на рисунке 2, представляет собой координационная игра если для игрока 1 (строки) выполняются следующие неравенства выплат: A> B, D> C, и для игрока 2 (столбцы): a> b, d> c. Тогда пары стратегий (H, H) и (G, G) являются единственными чистый Равновесия по Нэшу. Кроме того, есть смешанный Равновесие по Нэшу, при котором игрок 1 играет H с вероятностью p = (d-c) / (a-b-c + d) и G с вероятностью 1 – p; игрок 2 играет H с вероятностью q = (D-C) / (A-B-C + D) и G с вероятностью 1 – q.

Стратегическая пара (H, H) выигрыш доминирует (G, G), если A ≥ D, a ≥ d и хотя бы одно из двух является строгим неравенством: A> D или a> d.

Стратегическая пара (G, G) риск доминирует (H, H), если произведение потерь на отклонение является самым высоким для (G, G) (Harsanyi and Selten, 1988, лемма 5.4.4). Другими словами, если выполняется следующее неравенство: (C - D) (c - d) ≥ (B - A) (b - a). Если неравенство строгое, то (G, G) строго доминирует риск (H, H).²(То есть у игроков больше стимулов отклоняться).

Если игра симметрична, то есть если A = a, B = b и т. Д., Неравенство допускает простую интерпретацию: мы предполагаем, что игроки не уверены, какую стратегию выберет противник, и назначают вероятности для каждой стратегии. Если каждый игрок приписывает вероятность ½ H и G каждому, то (G, G) риск преобладает (H, H), если ожидаемый выигрыш от игры G превышает ожидаемый выигрыш от игры H: ½ B + ½ D ≥ ½ A + ½ C, или просто В + Д ≥ А + С.

Другой способ рассчитать равновесие с преобладанием риска - это вычислить фактор риска для всех равновесий и найти равновесие с наименьшим фактором риска. Чтобы рассчитать фактор риска в нашей игре 2x2, рассмотрим ожидаемый выигрыш для игрока, если он сыграет H: ${displaystyle E [pi _ {H}] = pA + (1-p) C}$ (куда п - вероятность того, что другой игрок сыграет H), и сравните ее с ожидаемой выплатой, если он сыграет G: ${displaystyle E [pi _ {G}] = pB + (1-p) D}$. Значение п что делает эти два ожидаемых значения равными, является фактором риска для равновесия (H, H), с ${displaystyle 1-p}$ фактор риска для игры (G, G). Вы также можете рассчитать фактор риска для игры (G, G), выполнив тот же расчет, но установив п как вероятность того, что другой игрок сыграет G. п это наименьшая вероятность того, что оппонент должен разыграть эту стратегию, так что собственный выигрыш от копирования стратегии оппонента будет больше, чем если бы использовалась другая стратегия.

Выбор равновесия

Ряд эволюционных подходов установили, что при игре в большом количестве игроки могут не разыграть стратегию равновесия с преобладанием выигрыша и вместо этого прийти к равновесию с преобладанием выигрыша и риска. Две отдельные эволюционные модели поддерживают идею о том, что равновесие с преобладанием риска более вероятно. Первая модель, основанная на динамика репликатора, предсказывает, что население с большей вероятностью примет равновесие с преобладанием риска, чем равновесие с преобладанием выплат. Вторая модель, основанная на лучший ответ пересмотр стратегии и мутация, предсказывает, что состояние с доминирующим риском является единственным стохастически устойчивый равновесие. Обе модели предполагают, что в несколько игр для двух игроков играют N игроков. Игроки подбираются случайным образом с противниками, причем у каждого игрока есть равная вероятность вытащить любой из N − 1 других игроков. Игроки начинают с чистой стратегии, G или H, и используют эту стратегию против своего оппонента. В динамике репликатора популяционная игра повторяется в последовательных поколениях, где субпопуляции меняются в зависимости от успеха выбранных ими стратегий. В лучшем случае игроки обновляют свои стратегии, чтобы улучшить ожидаемые выплаты в последующих поколениях. Кандори, Майлат и Роб (1993) и Янг (1993) признали, что если правило обновления стратегии допускает мутацию⁴, и вероятность мутации равна нулю, то есть асимптотически достигает нуля с течением времени, вероятность достижения равновесия с преобладанием риска стремится к единице, даже если в нем преобладает выигрыш.³

Примечания

• ^1 Одно равновесие по Нэшу является тривиальным преимуществом выигрыша и риска, если оно является единственным NE в игре.
• ^2 Подобные различия между строгим и слабым существуют для большинства определений здесь, но не обозначаются явно, за исключением случаев необходимости.
• ^3 Харшани и Селтен (1988) предполагают, что равновесие с доминированием выигрыша является рациональным выбором в охоте на оленей, однако Харсаньи (1995) отказался от этого вывода, приняв доминирование риска в качестве соответствующего критерия выбора.

Рекомендации

• Сэмюэл Боулз: Микроэкономика: поведение, институты и эволюция, Princeton University Press, стр. 45–46 (2004). ISBN  0-691-09163-3
• Дрю Фуденберг и Дэвид К. Левин: Теория обучения в играх, MIT Press, стр. 27 (1999) ISBN  0-262-06194-5
• Джон К. Харсаньи: «Новая теория выбора равновесия для игр с полной информацией», Игры и экономическое поведение 8. С. 91–122 (1995).
• Джон К. Харсаньи и Рейнхард Селтен: Общая теория равновесного выбора в играх, MIT Press (1988) ISBN  0-262-08173-3
• Мичихиро Кандори, Джордж Дж. Майлат и Рафаэль Роб: «Обучение, мутация и долгосрочное равновесие в играх», Econometrica 61, стр. 29–56 (1993) Абстрактный
• Роджер Б. Майерсон: Теория игр, анализ конфликта, Harvard University Press, стр. 118–119 (1991). ISBN  0-674-34115-5
• Ларри Самуэльсон: Эволюционные игры и выбор равновесия, MIT Press (1997) ISBN  0-262-19382-5
• Х. Пейтон Янг: «Эволюция условностей», Econometrica1993. Т. 61. С. 57–84. Абстрактный
• Х. Пейтон Янг: Индивидуальная стратегия и социальная структура, Princeton University Press (1998) ISBN  0-691-08687-7