Teoría de juegos
Analiza estrategias, mejores respuestas, dominancia, equilibrios de Nash, estrategias mixtas y juegos secuenciales con SPNE.
Autores: AEALCEE
Categoría: Microeconomía · Laboratorio docente
Introducción
El laboratorio permite editar una forma normal 2×2 y observar cómo cambian las mejores respuestas, la dominancia y todos los equilibrios de Nash. Incluye un módulo mixto y árboles secuenciales pequeños.
Qué puedes explorar
- Dilema del prisionero, coordinación, anti-coordinación y cara o cruz.
- Dominancia estricta y débil, con eliminación automática solo de la estricta.
- Probabilidades mixtas, degeneraciones y continuos de equilibrio.
- Inducción hacia atrás, Nash estratégico y equilibrio perfecto en subjuegos.
Alcance
La versión inicial cubre juegos finitos de dos jugadores, forma normal editable y árboles de información perfecta pequeños. No incluye juegos bayesianos o repetidos.
Ámbitos previstos
- Forma normal
- Mejores respuestas
- Dominancia
- Nash puro y mixto
- Juegos secuenciales
- SPNE y amenazas
Teoría de Juegos
Laboratorio de interacción estratégica organizado por temporalidad e información: matrices m×n, equilibrios de Nash y mixtos, árboles, información imperfecta, tipos, BNE y señalización. Información completa/incompleta y perfecta/imperfecta son conceptos distintos.
Primer pago: jugador de filas. Segundo pago: jugador de columnas.
| Jugador 1 \ Jugador 2 | ||
|---|---|---|
Mejor respuesta de columnas | ||
Mejor respuesta de filas | Equilibrio de Nash |
Matriz m×n compartida entre Forma normal y Mixtas. Las etiquetas describen resultados y no dependen solo del color.
Interpretación de Nash
Hay 1 equilibrio(s) puro(s): (Desviarse, Desviarse). En cada uno, ningún jugador mejora desviándose unilateralmente.
Conexiones con Estructuras de Mercado
Cournot y Bertrand son juegos simultáneos de información completa; Stackelberg es secuencial con información perfecta. El laboratorio de Estructuras de Mercado mantiene sus cálculos económicos como fuente de verdad para esas aplicaciones.
Qué puedes explorar
Matrices m×n, mejores respuestas, Nash, dominancia y mixtas 2×2; árboles, subjuegos, estrategias completas, BNE y PBE.
Ámbitos previstos
Interacción simultánea y secuencial con información completa, imperfecta e incompleta, incluidos tipos privados y señalización.
Metodología · motor V3
Cálculos reproducibles sobre el motor del laboratorio: estrategias completas en árboles, utilidades esperadas por tipo y validación de probabilidades y conjuntos de información.
Metodología
La forma normal usa pagos ordenados (jugador de filas, jugador de columnas). El motor conserva empates en mejores respuestas, calcula todos los Nash puros y resuelve el caso mixto 2×2 con control explícito de denominadores, fronteras y degeneraciones. En forma extensiva enumera estrategias contingentes completas para distinguir Nash y SPNE.
Fuentes
Osborne, M. J. y Rubinstein, A., A Course in Game Theory. Fudenberg, D. y Tirole, J., Game Theory. Motor de referencia del paquete AEALCEE Teoría de Juegos, versión 0.1.