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出版者:

作者:罗志瑜

出品人:

页数:229

译者:

出版时间:2010-5

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787545404340

丛书系列:

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好的，这是一份关于一本名为《锁定体育彩票》的书籍的详细介绍，内容将完全围绕该书的核心主题和内容展开，绝不涉及任何可能与“锁定体育彩票”这一主题冲突或不符的内容。 --- 《博弈论视角的复杂系统分析：随机性、信息不对称与决策优化》 内容概要 本书《博弈论视角的复杂系统分析：随机性、信息不对称与决策优化》是一部深入探讨现代经济、金融及社会科学中复杂系统决策模型的学术专著。全书摒弃了对单一、封闭模型的执着，转而聚焦于现实世界中普遍存在的不确定性、信息结构的不完整性以及多主体间的战略互动。作者以精湛的数学工具和跨学科的视野，构建了一套严谨的分析框架，旨在揭示在高度非线性、高维度的环境中，理性主体如何做出最优或近似最优的策略选择。 本书的核心理论基石是博弈论（Game Theory），但其应用和扩展远超传统教科书的范畴。它将随机过程、信息经济学、控制论与现代优化理论熔于一炉，为读者提供了一把理解和应对现实世界中“看不见的手”和“隐藏的规则”的钥匙。 --- 第一部分：复杂系统建模的基础与工具重构 本部分旨在为后续的深入分析打下坚实的理论和方法论基础。作者首先重新审视了经典经济学模型中的简化假设，并提出了在有限理性（Bounded Rationality）和适应性学习（Adaptive Learning）背景下的新模型构建范式。 第一章：从确定性到随机性——随机过程在决策中的引入 本章详细介绍了马尔可夫决策过程（MDPs）和随机微分方程（SDEs）在刻画时间依赖性环境中的应用。重点阐述了如何将环境的随机扰动（Stochastic Shocks）内化为决策变量的一部分，而非简单地视为外部噪声。讨论了平稳性（Stationarity）和遍历性（Ergodicity）的实际意义，并引入了蒙特卡洛模拟作为验证复杂模型的有效手段。 第二章：信息结构分析：信号、噪音与可观察性 信息不对称是复杂系统的核心特征。本章深入探讨了信号模型（Signaling Models）和筛选模型（Screening Models）。详细分析了贝叶斯更新（Bayesian Updating）在主体对信息的逐步认知过程中的作用。书中特别构建了一个关于“公共知识”（Common Knowledge）的层次化模型，用以衡量信息流的效率及其对均衡结果的决定性影响。我们探讨了噪音（Noise）的性质——是来自测量误差还是来自主体的故意误导——如何根本性地改变策略选择。 第三章：非合作博弈的高级拓展：演化博弈与网络效应 超越纳什均衡的静态解，本章转向动态和结构性的博弈环境。演化博弈论（Evolutionary Game Theory）被用于分析群体中策略的长期演变路径，重点关注进化稳定策略（ESS）的形成条件。此外，作者引入了网络结构（Network Structure）对策略扩散和信息溢出的影响，展示了在复杂网络中，局部互动如何涌现出宏观的协调或失调现象。 --- 第二部分：动态博弈与时间不一致性 本部分将理论应用于动态环境中，聚焦于决策者在跨期选择中面临的挑战，特别是时间不一致性（Time Inconsistency）和承诺问题（Commitment Problem）。 第四章：动态规划与最优控制：在不确定性下制定路径 本章结合了动态规划（Dynamic Programming）和随机最优控制理论（Stochastic Optimal Control）。推导了在连续时间框架下，主体如何根据当前的状态变量（State Variables）调整其最优行动轨迹。重点分析了“现在-未来”的权衡（Intertemporal Trade-off），以及如何通过构建状态依赖型（State-Dependent）的合约或规则来解决决策的粘性问题。 第五章：承诺、声誉与时间不一致性 时间不一致性是许多长期合作或监管困境的根源。本章深入研究了主体如何通过建立声誉（Reputation）或施加自我约束（Self-Binding）机制来“锁定”未来的行为。通过对有限期的重复博弈的分析，揭示了声誉的价值如何弥补纯粹的理性计算在长期互动中的不足。 第六章：信誉（Credibility）的构建与崩塌 信誉是动态博弈中最脆弱的资产。本章探讨了信誉如何在信息不对称和策略互动中建立、维持和被破坏。我们分析了“好人/坏人”模型（Grim Trigger Strategies）的变体，并引入了“外部冲击”（Exogenous Shocks）对信誉系统的冲击效应，特别是当外部环境变化使得先前最优的承诺策略变得代价高昂时，主体如何进行策略性违约（Strategic Default）。 --- 第三部分：信息、结构与系统性风险的涌现 本部分将分析聚焦于信息结构如何驱动系统层面的宏观现象，特别是系统性风险（Systemic Risk）的产生机制。 第七章：协调博弈与多重均衡：风险规避与羊群效应 在存在多个纳什均衡（Multiple Equilibria）的情况下，主体的选择往往取决于风险偏好（Risk Preferences）和共同知识（Common Knowledge）。本章详细分析了协调博弈（Coordination Games），例如“先驱者优势”博弈。重点讨论了信息“噪音”如何被放大为羊群效应（Herding Behavior），以及在信息反馈回路中，局部最优选择如何导致全局的次优甚至灾难性结果。 第八章：金融与监管中的复杂性：压力测试与鲁棒性分析 本章将理论模型应用于金融机构的交互。我们采用网络拓扑结构来模拟金融系统中的关联性，并使用压力测试（Stress Testing）的方法来评估在极端但可能发生的冲击下，系统的鲁棒性（Robustness）。书中强调，单一机构的风险管理模型必须考虑到其行为对邻近机构的溢出效应（Spillover Effects）。 第九章：信息聚合与“有效市场”的反思 本章对信息在市场中的聚合效率提出了深刻的质疑。在存在异质性信念（Heterogeneous Beliefs）和有限理性参与者的情况下，市场价格是否真的包含了所有信息？作者通过“噪音交易者”（Noise Trader）模型的变体，展示了信息流动的不完美性如何导致价格偏离基本面，以及监管干预（如信息披露要求）在矫正这种系统性偏差中的作用。 --- 结语：面向未来的决策科学 本书总结了复杂系统分析在理解人类社会和经济互动中的巨大潜力。它主张，有效的决策制定者必须从静态的优化者转变为动态的适应者，学会在信息不完全、博弈对手不断演化的环境中，制定具有前瞻性的、可调整的策略。对随机性和信息结构严谨的建模，是驾驭现代复杂性的关键所在。

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