Nhập Môn Lý Thuyết Trò Chơi Pdf

  -  
*
pptx

Báo cáo thảo luận: Phân tích cùng lấy một ví dụ minh họa về một thương hiệu tuyên chiến và cạnh tranh hoàn hảo nhất với chứng thật phương pháp hãng này lựa ...

Bạn đang xem: Nhập môn lý thuyết trò chơi pdf


*
ppt

Bài tmáu trình: Kinc tế học vi tế bào - Thị trường những nhân tố sản xuất


*
pdf

Đề án: Lý thuyết trò chơi


*
*
pdf

Khóa luận xuất sắc nghiệp: Lý tmáu trò đùa - kinh nghiệm tay nghề và phương án cho các công ty VN trong quá trình hội nh...

Xem thêm: Cách Sử Dụng Hola Fake Ip - Cách Fake Ip Trên Trình Duyệt Chrome


*
pdf

Bài giảng Khung khái niệm với phân tích: Định nghĩa năng lượng tuyên chiến đối đầu và cạnh tranh cùng những nhân tố ra quyết định năng lượng đối đầu - V...

Xem thêm: “Trên Đời Này Cái Quái Gì Cũng Có Thể Xảy Ra, Trên Đời Này Chuyện Quái Gì Cũng Có Thể Xảy Ra


*
pdf

Lý ttiết tín đồ đại diện thay mặt, triết lý trò chơi cùng bài bác toán thù fan đại diện thay mặt vốn công ty nước trên doanh nghiệp


*
pdf

Khóa luận tốt nghiệp: Thực tiễn vận dụng kim chỉ nan trò nghịch trên trái đất với khuyến cáo đối với doanh nghiệp lớn Việt Nam


Chương trình Giảng dạy Kinh tế FulbrightNieân khoùa 2008 – 2009Kinh tế vi moâMPPhường 511Nhaäp moân Lyù thuyeát troø chôiPhaàn 1GIÔÙI THIEÄU LYÙ THUYEÁT TROØ CHÔIVAØ MOÄT SOÁ ÖÙNG DUÏNG TRONG KINH TEÁ HOÏC VI MOÂCho ñeán ni, chuùng ta ñaõ nghieân cöùu boán thù hình thaùi caáu truùc thò tröôøng cô baûn laø caïnhtnhãi ranh hoaøn haûo, ñoäc quyeàn, caïnh ttinh ranh ñoäc quyeàn, vaø ñoäc quyeàn nhoùm. Nguyeân taéc toáiña hoùa lôïi nhuaän cuûa caùc doanh nghiệp hoaït ñoäng treân 3 loaïi thị trường ñaàu laø quy taécthân quen thuoäc MR = MC. Trong Lúc ñoù, ôû thị trường ñoäc quyeàn nhoùm (oligopoly), moãidoanh nghieäp treân Thị Trường coù moät theá löïc nhaát ñònh, ñoàng thôøi toàn taïi töông taùcchieán löôïc (veà ñònh giaù vaø saûn löôïng chaúng haïn) vôùi nhöõng công ty khaùc thìcoâng thöùc MR = MC khoâng coøn mê say hôïp nöõa. Vì vaäy, ñeå nghieân cöùu öùng xöû cuûa caùcdoanh nghiệp lớn trong loaïi hình caáu truùc Thị Trường naøy, chuùng ta phaûi thực hiện moät coângcuï coù khaû naêng phaân tích ñöôïc nhöõng töông taùc chieán löôïc cuûa caùc công ty thamgia Thị trường. Coâng cuï ñoù laø lyù thuyeát troø chôi.1 Lyù thuyeát troø chôi nghieân cöùu caùc tìnhhuoáng ra quyeát ñònh coù lieân quan tiền tôùi nhieàu ngöôøi vaø caùc quyeát ñònh cuûa moãi ngöôøi aûnhhöôûng tôùi lôïi ích vaø quyeát ñònh cuûa nhöõng ngöôøi khaùc.Coù moät soá phöông phaùp phaân loaïi troø chôi. Neáu caên cöù vaøo khaû naêng hôïp ñoàng vaø cheátaøi hôïp ñoàng cuûa nhöõng ngöôøi chôi thì coù theå phân chia troø chôi thaønh nhì loaïi: troø chôi hôïptaùc (cooperative games) vaø troø chôi baát hôïp taùc (non-cooperative games). Trong troøchôi hôïp taùc, nhöõng ngöôøi chôi coù khaû naêng cuøng nhau laäp chöông trình (keá hoaïch)haønh ñoäng töø tröôùc, ñoàng thôøi coù khaû naêng cheá taøi nhöõng thoûa thuaän phổ biến naøy. Coønvào troø chôi baát hôïp taùc, nhöõng ngöôøi chôi khoâng theå tieán tôùi moät hôïp ñoàng (kheáöôùc) tröôùc Lúc haønh ñoäng, hoaëc neáu coù theå coù hôïp ñoàng thì nhöõng hôïp ñoàng naøy khoùñöôïc cheá taøi.Phöông phaùp phaân loaïi troø chôi thöù nhì laø caên cöù vaøo thoâng tin vaø vaøo thôøi gian haønhñoäng cuûa nhöõng ngöôøi chôi. Caên cöù vaøo thoâng tin thì caùc troø chôi coù theå phân chia thaønh troøchôi vôùi thoâng tin ñaày ñuû (complete information) hoaëc khoâng ñaày ñuû (incompleteinformation). Troø chôi vôùi thoâng tin ñaày ñuû laø troø chôi maø moãi ngöôøi chôi coù theå tínhtoaùn ñöôïc keát quaû (payoff) cuûa taát caû nhöõng ngöôøi coøn laïi. Caên cöù vaøo thôøi gian haønhñoäng laïi coù theå chia troø chôi thaønh nhị loaïi, tónh vaø ñoäng. Trong troø chôi tónh (staticgame), nhöõng ngöôøi chôi haønh ñoäng ñoàng thôøi, vaø keát quaû cuoái cuøng cuûa moãi ngöôøiphuï thuoäc vaøo phoái hôïp haønh ñoäng cuûa taát caû moïi ngöôøi. Troø chôi ñoäng (dynamicgame) dieãn ra vào nhieàu giai ñoaïn, vaø moät soá ngöôøi chôi seõ haønh ñoäng ôû moãi moätgiai ñoaïn.2 Phoái hôïp nhì tieâu thöùc phaân loaïi naøy ta seõ coù boán thù heä troø chôi töông öùng vôùi1Lyù thuyeát troø chôi töø laâu ñaõ trôû thaønh moät lónh vöïc quan liêu troïng cuûa khiếp teá hoïc noùi phổ biến. Noù coù öùngduïng roäng raõi vào kinh teá hoïc vi moâ, vó moâ, taøi chính, quaûn trò, ngaân haøng, thöông maïi quoác teá, chínhtrò, khoa hoïc veà chieán trực rỡ, ngoaïi giao … noùi bình thường laø vào caùc moâi tröôøng coù töông taùc chieán löôïc.2Neáu moãi ngöôøi chôi ôû thôøi ñieåm phaûi ra quyeát ñònh maø bieát toaøn toaøn lòch söû cuûa troø chôi mang đến ñeán thôøiñieåm ñoù thì ta noùi raèng troø chôi naøy coù thoâng tin hoaøn haûo (perfect information), baèng khoâng chuùng tanoùi raèng troø chôi coù thoâng tin khoâng hoaøn haûo (imperfect information).Vũ Thaønh Tự Anh1 Cmùi hương trình Giảng dạy Kinc tế FulbrightNieân khoùa 2008 – 2009Kinh tế vi moâMPPhường. 511Nhaäp moân Lyù thuyeát troø chôiPhaàn 1bân oán khaùi nieäm veà ñieåm caân baèng, vào ñoù khaùi nieäm caân baèng sau maïnh hôn khaùinieäm caân baèng tröôùc theo chieàu muõi teân (coi Baûng 1).Thoâng tin ñaày ñuûThoâng tin khoâng ñaày ñuûTónhÑoängCaân baèng Nash – NESubgame Perfect Nash Equilibrium -SPNSBayesian Nash Equilibrium - BNEPerfect Bayesian Equilibrium - PBEBaûng 1: Boán thù heä troø chôi vaø caùc khaùi nieäm caân baèng töông öùngPhaàn 1: Troø chôi tónh vôùi thoâng tin ñaày ñuûDaïng thöùc cuûa troø chôi naøy laø nhöõng ngöôøi chôi ñoàng thôøi ra quyeát ñònh (giỏi haønhñoäng) ñeå toái öu hoùa keát quaû (coù theå laø ñoä thoûa duïng, lôïi nhuaän, v.v.); moãi ngöôøi chôiñeàu bieát raèng nhöõng ngöôøi khaùc cuõng ñang coá gaéng ñeå toái ña hoùa keát quaû mình seõ thuñöôïc. Keát quaû cuoái cuøng mang lại moãi ngöôøi phuï thuoäc vaøo phoái hôïp haønh ñoäng cuûa hoï.Bieåu dieãn troø chôi döôùi daïng chuaån taéc (normal-khung representation)Ví duï 1: Theá “löôõng nan cuûa ngöôøi tuø”Giaû söû Giaùp vaø Aát cuøng nhau aên caxay, mặc dù nhieân coâng an laïi chöa search ñöôïc ñuûù chöùng cöùñeå coù theå luaän toäi hai ngöôøi. Maëc duø coâng an coù theå taïm giam hai ngöôøi nhöng chöatheå keát toäi neáu caû Giaùp vaø Aát cuøng khoâng nhaän toäi. Coâng an môùi nghó ra moät caùch nhösau khieán Giaùp vaø Aát phaûi cung khai ñuùng söï thaät. Coâng an seõ giam Giaùp vaø Aát vaøonhị phoøng taùch bieät, khoâng mang lại pheùp hoï ñöôïc thoâng tin lẫn nhau vaø thoâng baùo vôùi moãingöôøi raèng: Neáu caû nhị cuøng khoâng chòuï nhaän toäi thì moãi ngöôøi seõ trườn giöõ theâm 1 thaùngñeå thaåm tra vaø kiếm tìm theâm chöùng cöù. Neáu caû nhị cuøng knhị nhaän toäi thì moãi ngöôøi seõphaûi xung quanh tuø 3 thaùng. Neáu chæ coù moät ngöôøi nhaän toäi coøn ngöôøi tê ngoan coá khoângchòu nhaän toäi thì ngöôøi thaønh khaån cung knhị seõ ñöôïc höôûng söï khoan hoàng vaø khoângphaûi bên cạnh tuø, trong những lúc ngöôøi cơ seõ chòu hình phaït naëng hôn laø 5 thaùng tuø giam. Caùckhaû naêng vaø keát cuïc naøy ñöôïc trình baøy moät caùch chuaån taéc trong Baûng 2 döôùi ñaây.33Moät caùch khaùc, daïng chuaån taéc cuûa troø chôi tónh vôùi thoâng tin ñaày ñuû coù theå ñöôïc bieåu dieãn döôùi daïngG = S1, S2, …, Sn; u1, u2, …, un trong ñoù chuùng ta coù theå ñoïc ñöôïc caùc thoâng tin veà soá ngöôøi chôi (n),khoâng gian chieán löôïc (tuyệt caùc chieán löôïc coù theå Si), vaø caùc keát cuïc (payoff) töông öùng (ui).Vũ Thaønh Tự Anh2 Cmùi hương trình Giảng dạy Kinc tế FulbrightNieân khoùa 2008 – 2009Kinch tế vi moâMPP.. 511Nhaäp moân Lyù thuyeát troø chôiPhaàn 1GiaùpAÁtKhaiKhoâng khaiKhai-3, -30, -5Khoâng khai-5, 0-1, -1Baûng 2: Theá löôõng nan cuûa ngöôøi tuøChieán löôïc aùp ñaûo (dominant strategy) vaø chieán löôïc trườn aùp ñaûo (dominated strategy)Trong cuoäc chôi naøy, Giaùp vaø Aát moãi ngöôøi chæ coù theå löïa choïn moät vào nhì chieánlöôïc (haønh ñoäng): Knhì hoaëc khoâng khai. Giaùp coù theå tö duy theá naøy. “Neáu thaèng Aátnhaän toäi maø bản thân laïi khoâng nhaän toäi thì noù traéng aùn coøn mình phaûi kế bên boùc lòchnhöõng 5 thaùng. Nhö theá thì thaø bản thân cuõng nhaän toäi ñeå chæ phaûi xung quanh tuø 3 thaùng coønhôn”. Roài Giaùp laïi nghó, “nhöng ngoä nhôõ thaèng Aát noù ngoan cöôøng khoâng knhị thìmình neân theá naøo nhæ? Neáu noù khoâng khai maø bản thân cuõng khoâng khai thì bản thân phaûixung quanh tuø 1 thaùng, nhöng maø neáu bản thân knhì thì mình coøn ñöôïc tha boång cô maø. Nhö vaäytoát nhaát laø maëc keä thaèng Aát, bản thân cöù thaät thaø knhì baùo laø hôn.” Nhö vaäy, duø Aát coù löïachoïn theá naøo thì phöông aùn toát nhaát ñoái vôùi Giaùp laø knhì nhaän toäi. Töông töï nhö vaäy,duø Aát coù löïa choïn theá naøo thì phöông aùn toát nhaát ñoái vôùi Giaùp laø knhị nhaän toäi. Noùicaùch khaùc, ñoái vôùi caû Giaùp vaø Aát thì chieán löôïc “knhì nhaän toäi” laø chieán löôïc aùp ñaûo(ưu vậy - dominant strategy) so vôùi chieán löôïc “khoâng khai”; ngöôïc laïi, chieán löôïc“khoâng khai” laø chieán löôïc trườn aùp ñaûo (kthảng hoặc cố - dominated strategy) so vôùi chieánlöôïc “knhì nhaän toäi.”Trong ví duï naøy moãi ngöôøi chôi chæ coù nhì chieán löôïc löïa choïn, vaø vì chưng vaäy chieán löôïc aùpñaûo cuõng ñoàng thôøi laø chieán löôïc toát nhaát. Trong nhöõng baøi toaùn coù nhieàu ngöôøi chôivôùi khoâng gian chieán löôïc lôùn hôn thì ñeå tìm ra ñieåm caân baèng cuûa troø chôi, chuùng taphaûi laàn löôït loaïi tröø taát caû caùc chieán löôïc trườn aùp ñaûo. Tuy nhieân ñoái vôùi caùc troø chôiphöùc taïp ñieàu naøy khoâng ñôn giaûn, vaø thaäm chí tức thì caû Khi loaïi heát caùc chieán löôïc bòaùp ñaûo roài chuùng ta vaãn chöa theå tìm ñöôïc ñieåm caân baèng. Trong ví duï trình baøy ôûBaûng 3, coù nhì ngöôøi chôi, moãi ngöôøi coù 3 löïa choïn. Sau Lúc loaïi heát caùc chieán löôïc bòaùp ñaûo chuùng ta vaãn chöa theå tra cứu ñöôïc ñieåm caân baèng. Xuaát phaùt töø haïn cheá naøy cuûaphöông phaùp loaïi tröø caùc chieán löôïc trườn aùp ñaûo, Nash ñaõ ñöa ra moät khaùi nieäm caânbaèng maïnh hôn.TraùiGiöõaPhaûiTraùi0, 44, 05, 3Giöõa4, 00, 45, 3Phaûi3, 53, 56, 6Baûng 3: Loaïi tröø caùc chieán löôïc bò aùp ñaûo vaø caân baèng NashVũ Thaønh Tự Anh3 Chương thơm trình Giảng dạy dỗ Kinch tế FulbrightNieân khoùa 2008 – 2009Kinh tế vi moâMPP 511Nhaäp moân Lyù thuyeát troø chôiPhaàn 1Trong ví duï ôû Baûng 3, caân baèng Nash duy nhaát laø (phaûi, phaûi) vôùi keát cuïc laø (6,6)nhöng neáu chæ duøng phöông phaùp loaïi tröø caùc chieán löôïc trườn aùp ñaûo thì khoâng theå keátluaän ñöôïc ñaâu laø ñieåm caân baèng.Caân baèng Nash: Trong troø chôi daïng chuaån taéc G = S1, S2, …, Sn; u1, u2, …, un, trongñoù Si vaø ui laàn löôït laø khoâng gian chieán löôïc (strategy space) vaø ñoä thoûa duïng cuûangöôøi chôi thöù i, toå hôïp chieán löôïc (s*1, s*2, …, s*n) laø moät caân baèng Nash neáu, vôùi moãingöôøi chôi i naøo ñoù, s*i (chieán löôïc do ngöôøi thöù i löïa choïn) laø phaûn öùng toát nhaát cuûangöôøi chôi naøy ñoái vôùi caùc chieán löôïc cuûa (n-1) ngöôøi chôi coøn laïi (s*1, s*2, …, s*i-1, s*i+1,…, s*n) (kyù hieäu laø s*-i). Noùi caùch khaùc, ui(s*i, s*-i) ≥ ui(ham mê, s*-i).*Veà maët toaùn hoïc, s*i laø nghieäm cuûa baøi toaùn toái öu: max u i ( s i , s − i )si mê ∈SiTrong ví duï cuûa Giaùp vaø AÁt, ñieåm caân baèng cuûa troø chôi laø (“khai”, “khai”) vào ñoùGiaùp vaø AÁt cuøng khai nhaän toäi, vaø ñaây cuõng laø caân baèng Nash duy nhaát cuûa troø chôinaøy.Löu yù raèng bởi vì caân baèng Nash ñöôïc taïo bôûi nhöõng chieán löôïc phaûn öùng toát nhất cuûa taátcaû ngöôøi chôi (öùng vôùi caùc chieán löôïc toái öu cuûa nhöõng ngöôøi chôi coøn laïi) neân noù coùtính oån ñònh vaø beàn vöõng veà maët chieán löôïc (strategically stable), ñoàng thôøi noù coù tínhchaát töï cheá taøi (self-enforcement) – töùc laø moãi ngöôøi chôi, moät Khi cöïc ñaïi hoùa lôïi íchcuûa mình (trong những khi nhöõng ngöôøi khaùc cuõng coá laøm nhö vaäy), seõ töï nguyeän tuaân thuûcaân baèng Nash, ñoàng thôøi hoï khoâng heà coù ñoäng cô ñeå di chuyeån khoûi ñieåm caân baèngnaøy.Sau Khi döï baùo ñöôïc öùng xöû cuûa nhöõng ngöôøi chôi khaùc thì moãi ngöôøi chôi choïn chieánlöôïc (quyeát ñònh) ñeå toái öu hoùa lôïi ích cuûa bản thân. Chieán löôïc (quyeát ñònh) naøy vị vaäyñöôïc goïi laø phaûn öùng toát nhaát (best response). Quay lai baøi toaùn cuûa 2 ngöôøi tuø, nhö ñaõlaäp luaän ôû phaàn treân, “nhaän toäi” laø phaûn öùng toát nhaát cuûa caû Giaùp vaø Aát, vaø phaûn öùngtoát nhaát naøy khoâng phuï thuoäc vaøo haønh ñoäng cuï theå cuûa ngöôøi cơ (nhôù laïi raèng “nhaäntoäi” laø chieán löôïc aùp ñaûo)Moät soá öùng duïng cuûa troø chôi tónh vôùi thoâng tin ñaày ñuûÖÙng duïng 1: Ñoäc quyeàn tuy vậy phöông Cournot (1838)Giaû söû coù 2 coâng ty hoaït ñoäng trong Thị trường ñoäc quyeàn tuy nhiên phöông theo kieåuCournot vaø cuøng saûn xuaát moät sản phẩm ñoàng nhaát. Saûn löôïng cuûa nhị haõng laàn löôït laøq1 vaø q2. Toång cung cuûa Thị Phần vị vaäy laø Q = q1 + q2. Ñeå ñôn giaûn, giaû söû haøm caàucoù daïng tuyeán tính: P(Q) = a – Q = a – (q1 + q2). Cuoái cuøng, giaû söû raèng ngân sách caänbieân vaø ngân sách vừa phải cuûa caû 2 haõng baèng nhau vaø baèng haèng soá c, töùc laø: Ci(qi) =c.qi , trong ñoù c q1 =2s1 ∈ S 1*q1* = q2* =a−c3a − c − q1max u 2 ( s 1* , s 2 )= Π(q1, q2) = q2 => q2 =2s2 ∈ S 2*vaø Π 1* = Π *2 =(a − c) 29q2(a-c)(a-c)/2(a-c)/3(a-c)/3(a-c)/2(a-c)q1Hình 1: Caân baèng Nash cuûa caïnh tranh mãnh ñoäc quyeàn tuy vậy phöông CournotSo với ngôi trường phù hợp tuyên chiến đối đầu tuyệt đối, cụ thể là lúc nhì đơn vị này còn có vị nuốm độc quyềntuy vậy phương thì bọn chúng có thể giảm bớt sản lượng, mặt khác giữ mức giá cao hơn cùng thuđược ROI độc quyền trong cả trong dài hạn.44Điều kiện định vị vào Thị Trường tuyên chiến đối đầu hoàn toàn là P1 = MC1 tốt a – (q1 + q*2) = c; và P2 = MC2hay a – (q*1 + q2) = c. Giải hệ 2 ẩn 2 pmùi hương trình này ta được q*1 = q*2 = (a-c)/2 cùng P1 = P2 = c.Vũ Thaønh Tự Anh5 Chương trình Giảng dạy Kinc tế FulbrightNieân khoùa 2008 – 2009Kinh tế vi moâMPP.. 511Nhaäp moân Lyù thuyeát troø chôiPhaàn 1Bây giờ lưu ý trường phù hợp 2 công ty liên hiệp cùng nhau với vận động như 1 cửa hàng độcquyền. Khi ấy, bọn chúng nên giải chọn Q sao cho:Max Π m = Q< P.. ( Q ) − c > = Q< a − Q − c >Q∈< 0 ,a >Qm*a −ca −ca −c****→ Qm =⇒ qm = qm === Π = Π ; vào ñoù1212489**Π 1 vaø Π 2 laø lôïi nhuaän cuûa hai coâng ty khi chuùng caïnh trỡ ràng vôùi nhau theo kieåuCournot.*q m* 1 = q m* 2 =a−ca−c Π 1* = Π *2 =89Töø nhöõng keát quaû naøy coù theå thaáy raèng nhì coâng ty coù ñoäng cô caáu keát vôùi nhau ñeåkieàm cheá saûn löôïng vaø vaø phân chia seû lôïi nhuaän ñoäc quyeàn. Moät caâu hoûi ñaët ra ôû ñaây laølieäu thoûa thuaän naøy coù oån ñònh vaø coù khaû naêng töï cheá taøi giỏi khoâng?Taïi ñieåm caân baèng cuûa thò tröôøng ñoäc quyeàn (Em), ñoä co daõn cuûa caàu vôùi giaù|Ed| > 1Ù%∆Q/%∆P > 1, tuyệt %∆Q > %∆Phường. Vì vaäy neáu moät doanh nghieäp taêng saûn löôïng 1löôïng ñuû nhoû thì möùc giaûm giaù seõ nhoû hôn möùc taêng saûn löôïng; ñieàu naøy coù nghóa laødoanh nghieäp taêng saûn löôïng seõ coù lôïi vaø taát nhieân doanh nghieäp giöõ cam keát seõ bòthieät.aEma/2MRQ(a-c)/2a/2aHình 2: Söï khoâng beàn vöõng cuûa thoûa thuaän caáu keátMoät caùch khaùc, thiết yếu xaùc hôn, ñeå thaáy raèng thoûa thuaän caáu keát khoâng coù khaû naêng töïcheá taøi laø söû duïng pheùp chöùng minh baèng toaùn.Vũ Thaønh Tự Anh6 Chương thơm trình Giảng dạy dỗ Kinch tế FulbrightNieân khoùa 2008 – 2009Kinh tế vi moâMPPhường 511Nhaäp moân Lyù thuyeát troø chôiPhaàn 1Ta bieát: Π1 = q1.Baây giôø giaû söû q 2 = q m* 2 =a−c3(a − c)=> Π1 = q1.<− q1 >44dΠ1 3(a − c)3(a − c)=− q1 − q1 =− 2q1dq144Neáu q1 = q m* 1 =∂Π 1a−c>0⇒4∂q1Nhö vaäy, doanh nghieäp 1 coù theå taêng Π1 baèng caùch taêng q1. Trong lúc aáy:a − c  3(a − c)− q1 Π*m2 = qm2 =4  4dΠ *m 2⇒ G**, Tức là số trườn chnạp năng lượng thả Khi đưa ra quyết định tất cả tính cánhân to hơn số trườn chăn uống thả khi ra quyết định mang ý nghĩa hóa học bằng hữu. Hay có thể nói, tàisản chung lúc không được quản lý chính xác sẽ bị tận dụng. Đây cũng lại là một ví dụminc họa nữa của gắng lưỡng nan.Để minh chứng G* > G**, ta thực hiện giả thiết ban đầu: v(0) = 0, v’(G) > 0 so với G nhỏ dại,tuy nhiên sau khoản thời gian G thừa qua 1 nút như thế nào đó thì v’(G) 1/2 => PhaûiNeáu q TraùiNeáu q = 50% => Beân naøo cuõng vaäyTöông töï nhö vaäy ñoái vôùi thuû moân: Giaû söû thuû moân döï ñoaùn laø caàu thuû ñaù sang traùi vôùixaùc suaát r, sang trọng phaûi vôùi xaùc suaát (1-r). Vôùi nieàm tin naøy, keát quaû kyø voïng cuûa thuûmoân Khi bay sang traùi = r(1) + (1- r)(-1) = 2r -1. Coøn keát quaû kyø voïng cuûa thuû moân khicất cánh sang phaûi = r (-1) + (1- r)(1) = -2r +1.Nhö vaäy, phaûn öùng toát nhaát cuûa caàu thuû laø:Neáu r > một nửa => TraùiNeáu r PhaûiNeáu r = một nửa => Beân naøo cuõng vaäyKeát hôïp hai phaûn öùng chieán löôïc ta coù moät ñieåm caân baèng Nash hoãn hôïp duy nhaát(r=một nửa, q=1/2) ñöôïc bieåu dieãn vào hình veõ döôùi ñaây:5Chuû deà veà caân baèng Nash hoãn hôïp naøy lieân quan liêu tröïc tieáp ñeán vieäc chöùng minc söï toàn taïi cuûa caânbaèng Nash ñoái vôùi caùc troø chôi tónh vôùi thoâng tin ñaày ñuû.Vũ Thaønh Tự Anh9 Chương thơm trình Giảng dạy dỗ Kinc tế FulbrightNieân khoùa 2008 – 2009Kinc tế vi moâMPP.. 511Nhaäp moân Lyù thuyeát troø chôiPhaàn 1Hình 3: Caân baèng Nash hoãn hôïprTraùi1/2PhaûiPhaûi1/2TraùiqTaøi lieäu tđắm đuối khaûoRobert Gibbons, “Game Theory for Applied Economists”, Princeton University Press, 1992Vũ Thaønh Tự Anh10