14.12 Oyun Teorisi. Ders 18-20: Eksik Bilgi Dinamik Oyunlar. Yol haritası. 2. Ardaşık Rasyonelite. 3. Mükemmel Bayesyen Nash Dengesi

Benzer belgeler
14.12 Oyun Teorisi. Ders 16: Eksik Bilgi Statik Durum. Yol haritası. 1. Bayesyen nash Dengesi. 2. Örnekler. 3. Cournot Duopolü. 4.

14.12 Oyun Teorisi Ders Notları

14.12 Oyun Teorisi. 3. Geriye doğru tümevarım. Yol haritası. 1. Maliyetli aramalı Bertrand rekabeti. 2. Ufak sınav. 4.

14.12 Oyun Teorisi. Ders 13: Sonsuz Tekrarlı Oyunlar I. Yol haritası. 1. Tek-sapma prensibi. 2. Sonsuz tekrarlı Girişimden caydırma oyunu

14.12 Oyun Teorisi. Ders 11: Alt-oyun Mükemmel Dengesi Uygulamaları ve Tek-sapma Prensibi. Yol haritası. 2. Banka krizi. 3. Tek-sapma prensibi

14.12 Oyun Teorisi Ders Notları

14.12 Oyun Teorisi Ders Notları

14.12 Oyun Teorisi Ders Notları

14.12 Oyun Teorisi. 2. oyuncunun sağdaki oyundaki kazançları soldaki oyundaki kazançlarının,

Tam ve Karma Stratejili Oyunlar. İki Kişili Oyunlar için

IKT 415 OYUN KURAMI ARA SINAV

Konu 10 Oyun Teorisi: Oligopol Piyasaların İç Mahiyeti

IKT 415 Exercise 1. Strategic Form (Normal form) Games. 1. Read Osborne (An Introduction to Game Theory) Chapters 1,2,3 and 4.

İki kişili-sıfır toplamlı oyunlar. Tam ve Karma Stratejili Oyunlar. Varsayımlar. Sıfır toplamlı oyunlar

14.12 Oyun Teorisi Ders Notları

Oyun Teorisine (Kuramına) Giriş

Ara Sınav Yanıtları Econ 159a/MGT 522a Ben Polak Güz 2007

14.12 Oyun Teorisi. Bob A M E Alice P a b c G b a c

MasColell Ders Notları

FINITE AUTOMATA. Mart 2006 Ankara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 1

2005 Final Sınavına Kısmi Yanıtlar. Güz 2007

Final Sınavı. Güz 2005

1 I S L U Y G U L A M A L I İ K T İ S A T _ U Y G U L A M A ( 5 ) _ 3 0 K a s ı m

BBM Discrete Structures: Midterm 2 Date: , Time: 16:00-17:30. Question: Total Points: Score:

DARÜŞŞAFAKA LİSESİ SALİH ZEKİ LİSE ÖĞRENCİLERİ ARASI MATEMATİK PROJELERİ YARIŞMASI

Matematik Mühendisliği - Mesleki İngilizce

SAĞLIK KURUMLARINDA OPERASYON YÖNETİMİ

OYUN TEORİSİNE DOĞRU Yard.Doç.Dr.Deniz Giz

OYUN TEORİSİ. Özlem AYDIN. Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Yarışma Sınavı A ) 60 B ) 80 C ) 90 D ) 110 E ) 120. A ) 4(x + 2) B ) 2(x + 4) C ) 2 + ( x + 4) D ) 2 x + 4 E ) x + 4

AİLE İRŞAT VE REHBERLİK BÜROLARINDA YAPILAN DİNİ DANIŞMANLIK - ÇORUM ÖRNEĞİ -


BBM Discrete Structures: Final Exam Date: , Time: 15:00-17:00

Şimdi de kesin bir zorunluluğun bulunmadığını ifade eden cümlelere örnekler verelim:

"IF CLAUSE KALIPLARI"

4. Bulanık Sayılar- Üyelik Fonksiyonları

CmpE 320 Spring 2008 Project #2 Evaluation Criteria

Marble / Granite / Concrete / Asphalt

END. İKTİSADI VE OYUN TEORİSİ (BİRİNCİ ÖDEV)

Özet: Oyun Teorisi ve Rekabetçi Strateji I

(1a) Palm Pilotları. Bir periyodda karlı olmaz: talep üzerinde SR gelir etkisi 8% büyüme.

Genellikle onlar bahçede mı? Onlar şimdi bahçede mı? Yazın bir otelde kalır mısın? O her gün evde mı? Ödev zor mu? Ben yiyorum çünkü açım.

UYGULAMALARI. Dr. Sanlı ATEŞ

Risk ve Belirsizlik. 1. Karar Analizleri 2. Karar Ağaçları 3. Oyun Teorisi. Karar Verme Aşamasındaki Bileşenler

İngilizce konu anlatımlarının devamı burada Tıkla! Spot On 8 Ders Kitabı Tüm Kelimeleri. How do we spell the Present Continuous Tense?

Properties of Regular Languages. Mart 2006 Ankara Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği - TY 1

EFET. European Federation of Energy Traders

A Y I K BOYA SOBA SOBA =? RORO MAYO MAS A A YÖS / TÖBT

Present continous tense

8. SINIF KAZANIM TESTLERİ 1.SAYI. Ar-Ge Birimi Çalışmasıdır ŞANLIURFA İL MİLLİ EĞİTİM MÜDÜRLÜĞÜ DİZGİ & TASARIM İBRAHİM CANBEK MEHMET BOZKURT

Lesson 33: Interrogative forms of be going to, be + verb~ing for expressing near future

Doğrusal Olmayan Devreler, Sistemler ve Kaos

+,- #'. L = {a, b, c, d} a, b, c, d kümenin elemanları veya üyeleridir

DECISION THEORY AND ANALYSIS DECISION TREES

EFET. European Federation of Energy Traders. Annex 2a to the General Agreement Confirmation of Individual Contract. (Fixed Price) between.

Lesson 66: Indirect questions. Ders 66: Dolaylı sorular

2016 YILI AKTÜERLİK SINAVLARI: İSTATİSTİK OLASILIK

Sloan Yönetim Okulu / Massachusetts Teknoloji Enstitüsü ÖDEV SETİ #6 ÇÖZÜMLER

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 3. Hafta. Dr. Mevlüt CAMGÖZ

Do not open the exam until you are told that you may begin.

KESİN PROJE RAPORU PROJENİN ADI PROJEYİ HAZIRLAYANLAR BABÜR NEDİM ÇAĞATAY OKUL ADI VE ADRESİ DANIŞMAN ÖĞRETMEN

DERS PROFİLİ. Oyun Teorisi ECO330 Güz Prof. Dr. Mehmet Emin Karaaslan

Context-Free Grammars and Languages

CHAPTER 7: DISTRIBUTION OF SAMPLE STATISTICS. Sampling from a Population

Bu durumda ya cozum yoktur veya sonsuz cozum vardir. KIsaca cozum tek degildir. Veya cozumler birbirine lineer bagimlidir.

Web Madenciliği (Web Mining)

Dilbilgisi ve Diller

14.12 Oyun Teorisi. Ders 3: Oyunların Gösterimi. Yol haritası. 1. Kardinal temsiliyet - Beklenen değer teorisi. 2. Ufak sınav

DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 23. LİSELERARASI MATEMATİK YARIŞMASI

TEMEL KAVRAMLAR. SAYI KÜMELERİ 1. Doğal Sayılar

OYUN TEORİSİ ÇERÇEVESİNDE EKONOMİNİN DİNAMİK OYUN MODELLERİNE UYGULANMASI

Saf Stratejilerde Evrimsel Kararlılık Bilgi Notu Ben Polak, Econ 159a/MGT 522a Ekim 9, 2007

Lesson 23: How. Ders 23: Nasıl

WOULD. FUTURE in PAST [1] (geçmişteki gelecek) [past of WILL] He said he would be. She hoped (that) we would com. I thought that he would ref

14.12 Oyun Teorisi Ders Notları Seçim Teorisi

EKONOMi BiLiMi DALlNDA 1994 NOBEL ÖDÜLÜ JOHN F. NASH, JOHN C. HARSANYI VE REINHARD SEL TEN'E VERiLDi.

(Bu örnekte görüldüğü gibi aktive cümlenin nesnesi, pasif cümlenin öznesi konumuna geçmektedir.)

First Stage of an Automated Content-Based Citation Analysis Study: Detection of Citation Sentences

A) 1 B) 10 C) 100 D) 1000 E) Sonsuz. öğrencinin sinemaya tam bir kez birlikte gidecek şekilde ayarlanabilmesi aşağıdaki n

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics)

Portföy Yönetimi. Yatırım Kumar Adil Oyun

Yatırım Kumar Adil Oyun

Yatırım Kumar Adil Oyun

Küme temel olarak belli nesnelerin ya da elamanların bir araya gelmesi ile oluşur

MAT 101, MATEMATİK I, ARA SINAV 13 KASIM (10+10 p.) 2. (10+10 p.) 3. ( p.) 4. (6x5 p.) TOPLAM

Çoklu Kordinat Sistemi

İndirgenme Boyutu Üç Olan Fibonacci Simetrik Sayısal Yarıgruplarının Bir Sınıfı

Rastgele Süreçler. Rastgele süreç konsepti (Ensemble) Örnek Fonksiyonlar. deney. Zaman (sürekli veya kesikli) Ensemble.

Dr. Y. İlker TOPCU. Dr. Özgür KABAK web.itu.edu.tr/kabak/

Evrimsel ekoloji. Erol Akçay. Proximate mechanisms and the evolution of cooperation. University of Pennsylvania.

Grade 8 / SBS PRACTICE TEST Test Number 9 SBS PRACTICE TEST 9

TEST. kar daki resimde di italolarak ea a dakilerden. parents every morning. hangisidir?

WEEK 11 CME323 NUMERIC ANALYSIS. Lect. Yasin ORTAKCI.

Statik Biçimde Oyunlar. Murat Donduran

AB surecinde Turkiyede Ozel Guvenlik Hizmetleri Yapisi ve Uyum Sorunlari (Turkish Edition)

Üretilen her bir kar mobile için $20 ücret konur: bu değişken maliyettir, batık maliyet değil.

Özet: Zaman ve Belirsizlik Zamanlararası Fiyatlar ve Şimdiki Değer Belirsizlik Tersine Dödürülemez Yatırımlar ve Opsiyon Değer

DEĞİŞMELİ BANACH CEBİRLERİNİN GELFAND SPEKTRUMLARI ÜZERİNE

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Yıldız Teknik Üniversitesi Endüstri Mühendisliği Bölümü KARAR TEORİSİ. Oyun Teorisi Yaklaşımı

Transkript:

4. Oyun eorisi Muhamet Yıldız Güz 5 Ders 8-: Eksik Bilgi Dinamik Oyunlar Yol haritası. Çifte İhale. Ardaşık asyonelite 3. Mükemmel Bayesyen Nash Dengesi 4. Ekonomik Uygulamalar (a) Eksik bilgili ardaşık pazarlık (b) İtibar

Bir Örnek I calis, Firma Ise al calisma yuksek p Ise alma, Doga, dusuk -p Ise al I calis, calisma -, Ise alma, Bir oyuncunun özel bilgisine, o oyuncunun tip i deniyor. Mesela, yukarıdaki örnekte, işçinin iki tipi var: Yüksek ve Düşük. Firmanın özel bilgisi olmadığından, firmanın tek bir tipi vardır. Yukarıdaki örnekte olduğu gibi, eksik bilgli oyunlar, Doğa nın her bir oyuncunun tipini seçtiği ve oyuncuları özel olarak bilgilendirdiği kusurlu bilgili oyunlarla modellenmiştir. Bu tip oyunlar eksik bilgili oyunlar ya da Bayezyen oyunlar olarak adlandırılırlar. Formel olarak, eksik bilgili statik bir oyun şöyledir. Ilk olarak, Doğa bir t =(t,t,...,t n ) seçer, öyle ki, her t p(t) olasıliğıyla seçilir. Burada, t i i oyuncu i nin, i N =,,...,n, tipidir. Sonra, her oyuncu kendi tipini öğrenir, ama diğer oyuncuların tiplerini öğrenmez. Son olarak, oyuncular, sadece kendi tiplerini bilerek, eylemlerini eşzamanlı olarak seçerler. üm oyuncuların eylemlerinin herhangi bir listesini a =(a,a,...,a ) A ile ifade ediyoruz, öyle ki, a i A i oyuncu i nin eylemidir. Oyun (N,, A, p) ile gösterilir. Her zamanki gibi, bir oyuncunun stratejisi her bilgi kümesinde hangi eylemi seçeceğini belirler. Burada, bilgi kümeleri tiplere, t i i, denk gelir. Dolayısıyla, oyuncu i nin bir stratejisi s i : i A i şeklinde, oyuncunun tiplerini eylemlerine atayan bir fonksiyondur. Mesela, yukarıdaki örnekte, işçinin dört stratejisi vardır: (Çalış,Çalış) - yüksek veya düşük kabiliyetli olmasından bağımsız olarak çalışacağı anlamına gelir, (Çalış, Kaytar) - yüksek kabiliyetli ise çalışacağıve düßük kabiliyetli ise kaytaracağı anlamına gelir, (Kaytar, Çalış) ve(kaytar, Kaytar).

Bu dengedeki sorun nedir? I calis, Firma Ise al calisma yuksek p Ise alma, Doga, dusuk -p Ise al I calis, calisma -, Ise alma, Bir oyuncunun özel bilgisine, o oyuncunun tip i deniyor. Mesela, yukarıdaki örnekte, işçinin iki tipi var: Yüksek ve Düşük. Firmanın özel bilgisi olmadığından, firmanın tek bir tipi vardır. Yukarıdaki örnekte olduğu gibi, eksik bilgli oyunlar, Doğa nın her bir oyuncunun tipini seçtiği ve oyuncuları özel olarak bilgilendirdiği kusurlu bilgili oyunlarla modellenmiştir. Bu tip oyunlar eksik bilgili oyunlar ya da Bayezyen oyunlar olarak adlandırılırlar. Formel olarak, eksik bilgili statik bir oyun şöyledir. Ilk olarak, Doğa bir t =(t,t,...,t n ) seçer, öyle ki, her t p(t) olasıliğıyla seçilir. Burada, t i i oyuncu i nin, i N =,,...,n, tipidir. Sonra, her oyuncu kendi tipini öğrenir, ama diğer oyuncuların tiplerini öğrenmez. Son olarak, oyuncular, sadece kendi tiplerini bilerek, eylemlerini eşzamanlı olarak seçerler. üm oyuncuların eylemlerinin herhangi bir listesini a =(a,a,...,a ) A ile ifade ediyoruz, öyle ki, a i A i oyuncu i nin eylemidir. Oyun (N,, A, p) ile gösterilir. Her zamanki gibi, bir oyuncunun stratejisi her bilgi kümesinde hangi eylemi seçeceğini belirler. Burada, bilgi kümeleri tiplere, t i i, denk gelir. Dolayısıyla, oyuncu i nin bir stratejisi s i : i A i şeklinde, oyuncunun tiplerini eylemlerine atayan bir fonksiyondur. Mesela, yukarıdaki örnekte, işçinin dört stratejisi vardır: (Çalış,Çalış) - yüksek veya düşük kabiliyetli olmasından bağımsız olarak çalışacağı anlamına gelir, (Çalış, Kaytar) - yüksek kabiliyetli ise çalışacağıve düßük kabiliyetli ise kaytaracağı anlamına gelir, (Kaytar, Çalış) 3 ve(kaytar, Kaytar).

hat is wrong with this equilibrium? X What is wrong with this equilibrium? Bu dengedeki (,6) sorun nedir? L L B X (,6) B (,) (3,) (-,3) (,5) L L (,) (3,) (-,3) (,5) Beliefs İnanışlar X eliefs of an agent at a given (,6) formation set is a Beliefs robability distribution on e information set. B X Beliefs of an agent at a given or each information set, we (,6) information set is a ust specify the beliefs of probability distribution on e agent who moves at that the information Lset. L B formation set. For each information set, we (,) (3,) (-,3) (,5) must specify the beliefs of the agent who moves at that L L information Bir oyuncunun set. verili bir bilgi kümesindeki inanışları o bilgi kümesi üzerine bir olasılık dağılımıdır. (,) (3,) (-,3) (,5) Her bilgi kümesi için o kümede oynayacak olan oyuncu için olasılıkları belirtmeliyiz. 3 4 3

Ardaşık asyonelite Bir oyuncu ardaşık rasyoneldir ancak ve ancak, oynayacayı her bilgi kümesinde, bu kümede olduğu veriliyken, bu kümede verili inanışları doğrultusunda beklenen faydasını maksimize eder Bir Örnek I calis, Firma Ise al calisma yuksek p Ise alma, Doga, dusuk -p Ise al I calis, calisma -, Ise alma, Bir oyuncunun özel bilgisine, o oyuncunun tip i deniyor. Mesela, yukarıdaki örnekte, işçinin iki tipi var: Yüksek ve Düşük. Firmanın özel bilgisi olmadığından, firmanın tek bir tipi vardır. Yukarıdaki örnekte olduğu gibi, eksik bilgli oyunlar, Doğa nın her bir oyuncunun tipini seçtiği ve oyuncuları özel olarak bilgilendirdiği kusurlu bilgili oyunlarla modellenmiştir. Bu tip oyunlar eksik bilgili oyunlar ya da Bayezyen oyunlar olarak adlandırılırlar. 5 Formel olarak, eksik bilgili statik bir oyun şöyledir. Ilk olarak, Doğa bir t =(t,t,...,t n ) seçer, öyle ki, her t p(t) olasıliğıyla seçilir. Burada, t i i oyuncu i nin, i N =,,...,n, tipidir. Sonra, her oyuncu kendi tipini öğrenir, ama diğer oyuncuların tiplerini öğrenmez. Son olarak, oyuncular, sadece kendi tiplerini bilerek, eylemlerini eşzamanlı olarak seçerler. üm oyuncuların eylemlerinin herhangi bir listesini a =(a,a,...,a )

Another Another Başka bir example example Örnek X X (,6) (,6) B B L L L L (,) (,) (3,) (3,) (-,3) (-,3) (,5) (,5) Example Example Örnek B B.9...9 L L L L (,) (3,) (-,3) (,5) (,) (3,) (-,3) (,5) 6 5 5

utarlılık Definition: Given any (possibly mixed) strategy profile s, an information set is said to be on the path of play iff the information set is reached with positive probability if players stick to s. Definition: Given any strategy profile s and any information set I on the path of play of s, a player s beliefs at I is said to be consistent with s iff the beliefs are derived using the Bayes rule and s. anım: Herhangi bir strateji vektörü s (karma olabilir) icin, bir bilgi kümesi oyun yolu üzerindedir ancak ve ancak bilgi kümesine, oyuncular s e sadıkalırlarsa, pozitif olasılıkla ulaşılır. anım: Herhangi bir strateji vektörü s için ve herhangi bir oyun yolu üzerinde bir I bilgi kümesi için, bir oyuncunun I daki inanışları s ile tutarlı dır ancak ve ancak inanışlar Bayes kuralı ve s i kullanarak çıkarılmıştır. Consistency Example Örnek B L L (,) (3,) (-,3) (,5) 6 7

Örnek Example E B X 3 L L 3 3 3 Consistency utarlılık Given s and an information set I, even if I is off the path of play, the beliefs must be derived using the Bayes rule and s whenever possible, s ve I bilgi kümesi veriliyken, I oyun yolu üzerinde olmasa bile, inanışlar mümkün olan heryerde Bayes kuralı ve s kullanılarak bulunmalı. e.g., if players tremble with very small probability so that I is on the path, the beliefs must be very close to the ones derived using the Bayes rule and s. yani, eğer oyuncuların elleri çok düşük bir olasılıkla titrese ve bu yüzden I oyun yolu üzerinde olsa, inanışlar Bayes kuralı ve s i kullanılarak bulunanlara çok yekın olmalı. 8 7

Örnek Example E B X 3 L L 3 3 3 Sequential ationality Ardaşık asyonellik Bir A strategy strateji vektörü profile ardaşık is said to rasyoneldir be sequentially ancakrational ve ancak, her iff, at each information set, the player who is to bilgi kümesinde, oynayacak olan oyuncu move maximizes his expected utility. given his beliefs at the information set, and. bilgi kümesindeki inanışları veriliyken. given that the other players play according to. oyunun the strategy geri kalanında profile diğer in the oyuncular continuation stratejigame vektörüne göre (and given that he is at the information set). oynayacakları veriliyken (kendisinin de bu bilgi kümesinde olduğu veriliyken) beklenen faydasını maksimize eder. 9 8

Mükemmel Bayesyen Nash Dengesi Perfect Bayesian Nash Equilibrium Bir Mükemmel Bayesyen Nash Dengesi bir (s,b) strateji vektörü A Perfect Bayesian Nash Equilibrium is a pair (s,b) of strategy profile and a set of beliefs such that ve inanışlar ikilisidir, öyle ki,. strateji vektörü, s, inanışlar, b, veriliyken ardaşık rasyoneldir. Strategy profile s is sequentially rational ve given beliefs b, and. Beliefs b are consistent with s.. inanışlar, b, s ile tutarlıdır. Nash Nash Alt-oyun mükemmel Bayesian Nash Bayesyen Nash Mükemmel Bayesyen Subgame-perfect Perfect Bayesian Örnek Example E B X 3 L L 3 3 3 9

3 3 Bira-Börek Beer Quiche Beer Quiche beer beer beer beer {.9} {.9} quiche quiche {.} {.} t w t w t s t s quiche quiche 3 3 Beer: Bira, Quiche: Börek, Don t: yapma, Duel: lo anlamındadır. Beer Quiche, An equilibrium Beer Quiche, An equilibrium 3 3 Bira-Börek, Bir Denge beer quiche beer quiche. {.}. {.}.9 beer.9 beer {.9} {.9} t w t w t s t s quiche quiche 3 3 Beer: Bira, Quiche: Börek, Don t: yapma, Duel: lo anlamındadır.

.9.9 Örnek Example Example (,-5) (,-5).. (4,4) (5,) (3,3) (4,4) (5,) (3,3) (,-5) (,-5) (-,4) (,) (-,3) (-,4) (,) (-,3).9.9 Example Example solved solved Örnek - Çözüm (,-5) (,-5).. (4,4) (5,) (3,3) (4,4) (5,) (3,3) (,-5) (,-5) (-,4) (,) (-,3) (-,4) (,) (-,3)

Ardaşık Pazarlık. periyotluk pazarlık - tip. periyotluk pazarlık - tip 3. periyotluk pazarlık - sürekli 4. periyotluk pazarlık - sürekli 3

Ardaşık Pazarlık -periyot Sequential bargaining -p seller S with valuation buyer B with valuation v; B knows v, S does not v = with probability = with probability - sets a price p ; either S p H Y N Y buys, yielding (p,v-p) p p or does not, yielding (,). -p -p L p N Bir satıcıs, değeri Bir aliçı B, değeri v; B v yi biliyor, S bilmiyor v=, π olasılıkla v=, π olasılıkla S fiyat bildirir p ; B ya satın alır, (p,v-p) kazanır ya da satın almaz, ve (,) kazanır 4

B buys iff v p; Solution. If p, both types buy: S gets p.. If < p, only H-type buys: S gets p.. If p >, no one buys. S offers if <!, if >!. U S (p) Çözüm. B satın alır ancak ve ancak v p; (a) Eğer p, her iki tip satın alır, S p kazanır. (b) Eğer < p, sadece H tipi satın alır, S πp kazanır. (c) Eğer p >, hiçbir tip satın almaz. p. S Sequential bargaining -period eğer π < /. At t =, S sets a price seller S with valuation eğer π > p / ;. B either teklifinde bulunur buyer B with valuation buys, yielding (p,v-p ) ; or does not, then B knows v, S does not 3. At t =, S sets another v = with probability price p ; = with probability - 4. B either buys, yielding ( p v-p )) or does not, yielding (,) 5 3

Ardaşık Pazarlık -periyot Bir satıcıs, değeri Bir aliçı B, değeri v; B v yi biliyor, S bilmiyor v=, π olasılıkla v=, π olasılıkla. t= da S fiyat belirler, p. B ya satın alır, (p, v p ) kazançları doğar ya da almaz, o zaman 3. t= de, S başka bir fiyat belirler, p 4. B ya satın alır, (δp, δ(v p )) kazançları doğar ya da almaz, (,) kazançları doğar 6

Çözüm, -periyot. Let µ = P r(v = t = gecmisinde).. t= de, satın al ancak ve ancak v p; 3. Eğer µ > /, p = 4. Eğer µ > /, p = Solution, -period Solution, -period. Let = Pr(v = history at t=).. At t =, buy iff v p; 3.. If Let > =!, Pr(v p = history at t=). 4.. If At t < =!,, buy p = iff. v p; 5. 3. If = >!, mix p = between and. 6. 4. B If with <!, v= p buys =. at t= if p. 7. 5. If p = >,!, mix = between Pr(v = p,t=) and.. 6. B with v= buys at t= if p. 7. If p >, = Pr(v = p,t=). 5. Eğer µ = /, ve arasında karma yap 6. B için v= ise, eğer p ise, t= da satın alır. 7. Eğer p > ise, µ = P r(v = p, t = ) π. Çözüm, devamı π < /. µ = P r(v = p, t = ) π < /.. t= anında, satın al ancak ve ancak v p 3. p = Solution, cont. </ = Pr(v = p,t=) </.. At t =, buy iff v p; 3. p = Pr(v. = p,t=) </. 4.. B At with t =, v= buy buys iff v at t= p; if 3. p = (-p. ) p. 5. 4. pb with =: v= buys at t= if (-p ) p. 5. p =: 4. v= li B t= da satın alır eğer 5. p = : Solution, cont. </ 7 4 4

Çözüm, devamı π > / Eğer v=, p > δ da alıyorsa, o zaman µ = P r(v = p > δ, t = ) = p = v=, p > δ da almamalı. Eğer v=, > p > δ da almıyorsa, o zaman µ = P r(v = p > δ, t = ) = π > /; p = v=, > p > δ da almalı. Saf strateji dengesi yoktur. 8

= Pr(v = Pr(v = p = p >,t=) >,t=) = ; = ; p p = ; = ; v = v = should should buy not at buy > pat > p. >. No If pure-strategy v= is not buying equilibrium. at > p >, then = Pr(v = p >,t=) = ; Karma p = strateji ; dengesi, π > / v = should buy at > p >.. p > No δ icin, pure-strategy µ(p ) = /; equilibrium. Mixed-strategy equilibrium, >/. For p > (p ) =!;. (p ) = - Pr(v= buys at p ). β(p ) = P r(v =, p daalir) Mixed-strategy equilibrium, >/ ( p ). For p > (p ) ( = p!; ) ( p ). ( p ) ( ). (p ) = - Pr(v= buys at p ) Mixed-strategy equilibrium, >/ 3. v = ( is p indifferent ) towards buying at p : ( p ) ( p ). 3. v=, p ( da p ) - almak ( p = (p konusunda ) ) (p kayıtsızdır:. For p > (p ) = )!; = (- p )/ 3. where. v = (p (p is indifferent ) = Pr(p = p towards ). buying at p : ) = - Pr(v= buys at p ) - p( p = (p ) (p ) = (- p )/ ) ( p ) ( p ). where ( p ) (p ( ) = ) Pr(p = p ). öyle ki, 3. v = is indifferent towards buying at p : - p = (p ) (p ) = (- p )/ where (p ) = Pr(p = p ). 5 5 Ardaşık Pazarlık v [, ] 5 periyot B, p de alır ancak ve ancak v p; S, U(p) = pp r(v p) kazanır; v [, a] U(p) = p(a p)/a; p = a/. 9

Sequential bargaining, v in [,] v in [,a] => U(p) = p(a-p)/a; p = a/. period: B buys at p iff v p; Ardaşık Pazarlık v [, ] S gets U(p) = p Pr(v p); v in [,a] => U(p) = p(a-p)/a; periyot: p = a/. (p, p ) Sequential bargaining, v in [,] t= da, B, p de alır ancak ve ancak v a(p ); periods: (p,p ) p = a(p )/ At t =, B buys at p iff v a(p ); p a(p ) = tipi a(pkayıtsızdır: )/; Sequential bargaining, v in [,] periods: (p,p ) ype a(p ) is indifferent: At a(p t =, ) p B buys = (a(p at p ) p iff v ) = a(p a(p ); )/ p = a(p )/; a(p ) = p /(- /) S gets ype a(p ) is indifferent: p p p S a(p / ) p = (a(p ) p ) = a(p )/ FOC: a(p p p ) = p /(- /) At p / S t gets =, B buys at p iff v a(p ); / p p 3 p p /4 = a(p )/; / ype FOC: a(p ) is indifferent: p p p / a(p ) p kazanır. = (a(p / ) p ) = a(p )/ 3 /4 a(p ) = p /(- /) S gets birinci derece türevden p gelen koşul: p p / FOC: p p p / / 3 /4 Sequential bargaining, v in [,] periods: (p,p ) 6 6 6