Erences et linformation des autres les pr ef erences

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erences, et l’information des autres) – Les pr´ ef´ erences des joueurs sur les enchaˆ ınements d’actions et leurs issues. en´ eralement, fonctions d’utilit´ e esp´ er´ ees de type von Neumann et Morgenstern Th´ eorie des jeux negationslash = optimisation, th´ eorie de la d´ ecision – R´ esolution du jeu non automatique : concept de solution et solution elle-mˆ eme rarement uniques – Probl` eme de la d´ efinition circulaire de la rationalit´ e – Probl` eme des connaissances it´ er´ ees quels concepts de solution “raisonnables” ? Hypoth` eses courantes : Rationalit´ e (pr´ ef´ erences rationnelles / maximisation de l’utilit´ e) et “Intelligence” 20/ Historique – Cournot (1838, Chap. 7) : ´ equilibre en duopole – Edgeworth (1881) : courbe de contrat, concept de “coeur” – Darwin (1871) : biologie ´ evolutionniste, s´ election naturelle – Zermelo (1913) : positions gagnantes dans le jeu d’´ echec – Emile Borel (1921) : strat´ egie mixte (al´ eatoire) – Von Neumann (1928) : th´ eor` eme de maximin (comp´ etition pure ` a deux joueurs) – Von Neumann et Morgenstern (1944), “ Theory of Games and Economic Behavior – Nash (1950b, 1951) : notion d’´ equilibre, jeux g´ en´ eraux – Nash (1950a, 1953) : solution de n´ egociation – Shapley (1952–1953) : “coeur” et valeur d’un jeu coop´ eratif – Aumann (1959) : jeux r´ ep´ et´ es et “folk theorems”
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Th´ eorie des jeux Introduction et th´ eorie de la d´ ecision 21/ – Selten (1965, 1975), Kreps et Wilson (1982) : raffinements d’´ equilibre – Harsanyi (1967–1968) : information asym´ etrique (espace des types) – Aumann et Maschler (1966, 1967); Stearns (1967); Aumann et al. (1968) : jeux ep´ et´ es ` a information incompl` ete – Aumann (1974, 1987) : ´ equilibre corr´ el´ e, justification ´ epist´ emique des ´ equilibres – Lewis (1969), Aumann (1976) : connaissance commune – Hurwicz, Maskin et Myerson (prix Nobel d’´ economie 2007) : Th´ eorie des ecanismes 22/ Th´ eorie de la d´ ecision Pr´ e-requis ` a l’analyse des d´ ecisions interactives (jeux) : connaˆ ıtre les fondements th´ eoriques et les outils permettant l’analyse des d´ ecisions individuelles (rationnelles) dans les situations incertaines/risqu´ ees, c’est-` a-dire dont les cons´ equences ne sont pas parfaitement connues par le preneur de d´ ecision. Environnement certain : Pr´ ef´ erence followsequal sur les cons´ equences C Environnement incertain : Pr´ ef´ erence followsequal sur les loteries L = Δ( C ) Exemple de loterie (jeu de la roulette) : Ensemble des cases possibles = { 00 , 0 , 1 , . . . , 36 } (probabilit´ e 1 / 38 pour chaque case)
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Th´ eorie des jeux Introduction et th´ eorie de la d´ ecision 23/ Consid´ erons les deux alternatives suivantes : a : Parier 10 e sur pair a : Ne pas parier Cons´ equences C = {− 10 , 0 , 10 } Loteries induites par les alternatives a et a : 20 38 10 18 38 10 0 0 L 0 10 0 10 1 0 et L 24/ Premier crit` ere de d´ ecision qui vient ` a l’esprit pour l’´ evaluation d’une alternative ayant des cons´ equences mon´ etaires incertaines : l’ esp´ erance math´ ematique ou valeur actuarielle :
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  • breviart
  • Game Theory, von neumann, fonction d’utilit´

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    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern