Konstruktywne metody znajdowania równowag w dużych gospodarkach.

Podobne dokumenty
Markowoskie Stacjonarne Równowagi w Stochastycznych Grach Supermodularnych w Niepe ln a Prywatnȩ i Publiczn a Informacj a

Elementy Modelowania Matematycznego

11. Gry Macierzowe - Strategie Czyste i Mieszane

2010 W. W. Norton & Company, Inc. Oligopol

Stochastyczne dynamiki z opóźnieniami czasowymi w grach ewolucyjnych

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ

Wykład 21 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej

Teoria gier. Łukasz Balbus Anna Jaśkiewicz

Modele lokalizacyjne

Stochastyczna dynamika z opóźnieniem czasowym w grach ewolucyjnych oraz modelach ekspresji i regulacji genów

19 marzec, Łańcuchy Markowa z czasem dyskretnym. Procesy Stochastyczne, wykład 6, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136

13. Teoriogrowe Modele Konkurencji Gospodarczej

Tematy prac magisterskich i doktorskich

GRA Przykład. 1) Zbiór graczy. 2) Zbiór strategii. 3) Wypłaty. n = 2 myśliwych. I= {1,,n} S = {polować na jelenia, gonić zająca} S = {1,,m} 10 utils

Prawdopodobieństwo i statystyka

Materiał dydaktyczny dla nauczycieli przedmiotów ekonomicznych. Mikroekonomia. w zadaniach. Gry strategiczne. mgr Piotr Urbaniak

Teoria Gier - wojna, rybołówstwo i sprawiedliwość w polityce.

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

10. Wstęp do Teorii Gier

Zastosowania twierdzeń o punktach stałych

EGZAMIN DYPLOMOWY, część II, Biomatematyka

Tworzenie gier na urządzenia mobilne

Egzamin z Wstępu do Teorii Gier. 19 styczeń 2016, sala A9, g Wykładowca: dr Michał Lewandowski. Instrukcje

Teoria gier. mgr Przemysław Juszczuk. Wykład 5 - Równowagi w grach n-osobowych. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

PEWNE FAKTY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa

1 S t r o n a. Teoria Gier Praca domowa 1 - rozwiązania

Wstęp do rachunku prawdopodobieństwa

WYKŁAD 3. Witold Bednorz, Paweł Wolff. Rachunek Prawdopodobieństwa, WNE, Uniwersytet Warszawski. 1 Instytut Matematyki

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Analiza portfelowa w czasie ciagłym dla ogólnych cen zakupu i sp. ze stałymi kosztami za transakcje

Oligopol. dobra są homogeniczne Istnieją bariery wejścia na rynek (rynek zamknięty) konsumenci są cenobiorcami firmy posiadają siłę rynkową (P>MC)

Elementy teorii gier

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne

28 maja, Problem Dirichleta, proces Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Wykład Ćwiczenia Laboratoriu m ,5 1,5 WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI CELE PRZEDMIOTU

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka

Gry o sumie niezerowej

Teoria gier. wstęp Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

Hyper-resolution. Śmieciarki w Manncheim

Teoria gier matematyki). optymalności decyzji 2 lub więcej Decyzja wpływa na wynik innych graczy strategiami

n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :

21 maja, Mocna własność Markowa procesu Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 13, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126

Matematyk Ci powie, co łączy Eugeniusza Oniegina i gry hazardowe

Analiza cen duopolu Stackelbera

EGZAMIN MAGISTERSKI, czerwiec 2015 Biomatematyka

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej

ZADANIE 1/GRY. Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Funkcje wielu zmiennych

Modele DSGE. Jerzy Mycielski. Maj Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj / 11

Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Aukcje groszowe. Podejście teoriogrowe

2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 6: Twierdzenia graniczne.

Wykład 2 Zmienne losowe i ich rozkłady

Prawdopodobieństwo i statystyka

Algorytmiczne Aspekty Teorii Gier Rozwiązania zadań

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Równowagi Nasha. Rozwiązania niekooperacyjne.

Ogólnopolska Konferencja Naukowa Zagadnienia Aktuarialne - Teoria i praktyka Warszawa, 9 11 czerwca 2008

Historia ekonomii. Mgr Robert Mróz. Makroekonomia w XX wieku

Teoria gier w ekonomii - opis przedmiotu

jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)

Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności

Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa

Mikroekonomia II: Kolokwium, grupa II

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

Model Bertranda. np. dwóch graczy (firmy), ustalają ceny (strategie) p 1 i p 2 jednocześnie

Optymalizacją wielokryterialną nazwiemy próbę znalezienia wektora zmiennych decyzyjnych: x = [x 1

Statystyka i eksploracja danych

Geometryczna zbieżność algorytmu Gibbsa

PODSTAWY WSPOMAGANIA PODEJMOWANIA DECYZJI W ZARZĄDZANIU BEZPIECZEŃSTWEM. cz. 6. dr BOŻENA STARUCH

O pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych)

Wykłady z matematyki inżynierskiej EKSTREMA FUNKCJI. JJ, IMiF UTP

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Propedeutyka teorii gier

Teoria systemów uczacych się i wymiar Vapnika-Chervonenkisa

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

Teoria popytu. Popyt indywidualny konsumenta

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 11 Łańcuchy Markova

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 5 Oligopol. Strategie konkurencji a teoria gier. 1 OLIGOPOL. STRATEGIE KONKURENCJI A TEORIA GIER.

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

Uniwersytet Warszawski Mikroekonomia zaawansowana Studia zaoczne dr Olga Kiuila LEKCJA 7

Prawdopodobieństwo geometryczne

Zadania do Rozdziału X

TEORIA GIER W EKONOMII. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

a) Znajdź równowagi Nasha tej gry oraz wypłaty w równowadze obu tenisistek...

Mixed-UCT: Zastosowanie metod symulacyjnych do poszukiwania równowagi Stackelberga w grach wielokrokowych

EGZAMIN MAGISTERSKI, Biomatematyka

Prawdopodobieństwo i statystyka

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Oligopol. Jest to rynek, na którym niewielka liczba firm zachowuje się w sposób b strategiczny i ają niezależnie od siebie, ale uwzględniaj

Dane są następujące reguły gry losowej: losujemy jedną kartę z pełnej talii (bez jokerów) i sprawdzamy wynik:

WSTĘP. Tematy: Regresja liniowa: model regresji liniowej, estymacja nieznanych parametrów. Wykład:30godz., ćwiczenia:15godz., laboratorium:30godz.

Transkrypt:

Konstruktywne metody znajdowania równowag w dużych gospodarkach. Łukasz Balbus 1 Wojewódzki Urza d Pracy w Zielonej Górze, 28 Maja 2014 1 Uniwersytet Zielonogórski.

Cele teorii gier w ekonomii: próba zrozumenia zachowań ludzkich gdy zachodzi konflikt interesów, próba zrozumienia zjawisk mikro i makroekonomicznych, poprzez stworzenie modeli matematycznych, które wyjaśniałyby zachowania ludzi i zjawisk.

Modele matematyczne w teorii gier: (i) Każdemu graczowi definiuje siȩ funkcjȩ wypłaty i każdy gracz i zakłada siȩ, że gracz stara siȩ maksymalizować swoja wypłatȩ, (ii) Zakładamy, że każdy gracz wybiera optymalna strategiȩ, która jest dla niego opłacalna w sytuacji, jaka powstała w wyniku działania pozostałych graczy. (Równowaga Nasha)

Przykład: Duopol Cournota: Mamy 2 firmy produkuja cych to samo dobro. Gdy x -procentowy poziom produkcji firmy X, y - procentowy poziom produkcji firmy Y wtedy zysk firmy X to Π X (x, y) = P(x + y)x c(x), a firmy Y to Π Y (x, y) = P(x + y)y c(y), gdzie np. P(x, y) = 100 x y, a koszt produkcji to c(x) = 10x.

Sytuacja firmy X. Gdy Y wybierze poziom y wtedy zysk firmy x Π X (x) = (90 y x)x, czyli firma X osia gnie maksymalny zysk gdy wybierze najlepsz a odpowiedź: Podobnie rozumuje firma Y. BR(y) = 90 y, 2 Równowaga Nasha to x = 30%, y = 30%.

Nie oznacza to że to najlepszy układ dla obu firm. Gdy obie firmy zastosuja poziom 30% wtedy zarabiaja 900. Gdyby obie firmy umówiły siȩ że zmniejsza produkcjȩ do 27.5% wtedy obie zyskuja 962, 5. Jednak (x, y ) = (27.5, 27.5) nie jest równowaga Nasha, bo gdy X wybierze 27.5% wtedy Y może wycofać siȩ z umowy i ustalić poziom na 36.25% = 90 27.5 i uzyskać 2 wynik 1314.0625. Oszukana firma X uzyska wtedy 721.875. Gdyby jednak firma X byłaby równie nieuczciwa (wierza c w uczciwość firmy Y ) i wybrała również 36.25% wtedy zysk dla obu firm wyniesie 620.5

Strategia X Strategia Y Zysk X Zysk Y Brak współpracy 30% 30% 900 900 Współpraca 27.5% 27.5% 962.5 962.5 Y oszukuje X 27.5 36.25 721.88 1314.06 wzajemne oszustwo 36.25 36.25 634.38 634.38

Do czego dojdziemy gdy bȩdziemy siȩ oszukiwać? Firmy umówiły siȩ że wybiora poziom 27.5%, Gdy firma Y wierzy firmie X, wybierze najlepsza odpowiedź na 27.5% poziom 36.25%, Gdy firma X nie wierzy do końca w uczciwość firmy Y i wybierze najlepsza odpowiedź na poziom 36.25, wtedy bȩdzie to 26.875% = 90 36.25 2, Gdy firma Y wie, że X niedowierza Y ta wybierze 31.5625% = 90 26.875 2, Gdy firma X wie o poprzednich punktach wybierze 29.21875 = 90 31.5625 2,... 30.390625 = 90 29.21875 2,... 29.8046875 = 90 30.390625 2, czyli stosuja c iteracje funkcji najlepszej odpowiedzi BR obie firmy sa coraz bliżej równowagi Nasha.

Problemy: Nie zawsze równowaga Nasha istnieje, Nie zawsze równowaga jest jedyna, Nie zawsze iteracje funkcji BR( ) maja granice, Czasami iteracje BR sa zbieżne mimo iż równowaga nie istnieje,

Publikacje o zbieżności iteracji: Milgrom Roberts (1990), gry statyczne Nowak,P.Szajowski (2003), Balbus, Nowak (2004), Balbus, Reffett, Woźny (2012,2013,2014), gry dynamiczne Balbus, Dziewulski, Reffett i Woźny (2014), Yang, Qi (2014), gra statyczna z continum graczy, Celem projektu jest znalezienie założeń, aby iteracje BR zbiegały do równowagi Nasha w dużych grach, a wiȩc w grach z continum graczy.

Cechy dużych gier: (i) Pojedynczy gracz nie ma wpływu na stan gry (np. sytuacjȩ na rynku pracy), (ii) Wpływ na stan gry może mieć dopiero istotna frakcja uczestników. W tym celu na ludzi sa prowadzone naciski, aby jednak poszli do wyborów, na fabryki emituja ce nadmiar zanieczyszczeń wprowadza siȩ kary, wprowadza siȩ akcyzȩ na paliwa płynne, papierosy itp. (iii) Zakładamy, że każdy z graczy kieruje siȩ własnym interesem i jest świadomy, że pozostali rozumuja tak samo. Brak porozumienia miȩdzy graczami - gra niekooperacyjna. (iv) Anonimowość - nie ma znaczenia kto wybrał dana strategiȩ tylko ilu graczy wybrało dana strategiȩ.

Problemy ekonomiczne i społeczne prowadza ce do dużych gier: (i) Problem głosowania: Po co mam głosować na (...) gdy i tak wygra kandydat (...) (ii) Zamieszki i protesty społeczne: A co to da że bȩdȩ siȩ wychylać, jeszcze mnie zwolnia z pracy (iii) Zanieczyszczenie środowiska: Inne państwa i regiony emituja wiȩcej toksyn niż my (iv) Korupcja Wszyscy i tak biora łapówki, wiȩc dlaczego ja mam nie brać? (v) Ustalanie ilości produkcji: Po co mam zmniejszać produkcjȩ dobra X jak i tak nie zmieni to jego ceny.

Duże gry w literaturze: Schmeidler (1973), gry nieanonimowe Mas-Colell (1984), gry anonimowe gry ze zróżnicowana informacja : Harsanyi (1967), Kim and Yannelis (1997), Balder and Rustichini (1994), Duże gry supermodularne: Yang and Qi (2014), Balbus, Dziewulski, Reffett and Woźny (2014),

Model matematyczny: Λ przestrzeń graczy (np. przestrzeń imion Schmeidler (1973), lub zbioru preferencji graczy Mas -Colell (1984), ilość pieniȩdzy np. Balbus i Strub (2014)), przestrzeń zwarta (niekoniecznie metryczna) L podzbiory Borelowskie L P(Λ) λ nieatomowa miara probabilistyczna na L

Opis gry Λ zbiór graczy lub ich możliwych cech, A zbiór możliwych strategii D zbiór rozkładów prawdopodobieństwa na Λ A, profilowi akcji odpowiada τ D, wypłata dla gracza α to r(α, a, τ) α Λ, a A oraz τ D.

Funkcja najlepszych odpowiedzi: co daje zbiór rozkładów BR(α, τ) = arg max r(α, a, τ), a A B(τ) = {τ D : τ ({(α, a) : a BR(α, τ)}) = 1}. Definicja (Mas-Colell (1984)) Dystrybucyjna równowaga to rozkład τ D taki, że τ B(τ ). Czyli: τ ({(α, a) : r(α, a, τ ) r(α, a, τ ), a A}) = 1

Gdy dodatkowo na akcjach A wprowadzimy porza dek wtedy możemy zdefiniować: BR(α, τ) := max BR(α, τ), oraz BR(α, τ) := min BR(α, τ). B(τ) = {τ : τ ((α, a) : a = BR(α, τ)) = 1}, B(τ) = {τ : τ ((α, a) : a = BR(α, τ)) = 1}. Dodatkowo na rozkładach wprowadzamy porza dek stochastyczny. W celu zagwarantowania monotoniczności operatora B i B zakładamy, że gra jest supermodularna.

Gry supermodularne: Milgrom and Roberts (1990), Vives (1990) Gry z niepełna informacja : Athey (2001) and (2002), Reny (2010), Vives and Van Zandt (2007), Van Zandt (2010).

Twierdzenie (Balbus, Dziewulski, Reffett i Woźny (2014)) Każda duża gra z komplementarnościami posiada równowagȩ dystrybucyjna. Ponadto ma najwiȩksza τ i najmniejsza równowagȩ τ, dla których oraz τ = lim n B n (a), τ = lim n B n (a). gdzie a oraz a to rozkłady odpowiadaja ce najwiȩkszej i odpowiednio najmniejszej selekcji z A dla wszystkich graczy.