Anwendungen der Spieltheorie - Johannes Gutenberg

Gutenberg School of Management and Economics
Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU) 55099 Mainz
Gutenberg School of Management and
Economics
Lehrstuhl für Volkswirtschaftslehre,
insb. Mikroökonomie
Anwendungen der Spieltheorie
Seminar in Mikroökonomie WiSe 2012/2013
Kennung: 4920
Prof. Dr. Thorsten Schank
Dipl.-Sw. Alexander Mosthaf
Prof. Dr. Thorsten Schank
Johannes Gutenberg-Universität Mainz
(JGU)
Jakob-Welder-Weg 4
55128 Mainz
Tel. +49 6131-39 26007
[email protected]
http://www.micro.economics.uni-mainz.de/
Das Seminar im Vertiefungsjahr des Bachelorstudiums dient der Vorbereitung der Bachelorarbeit, die im Anschluss an das Seminar verfasst werden
soll. Im vorgegebenen Bearbeitungszeitraum sollen die Studierenden ein
Exposé ihrer Bachelorarbeit erstellen und dieses an den Tagen des
Blockseminars präsentieren. Ziel des Seminars und der Bachelorarbeit ist
es, die Studierenden in die Lage zu versetzen, sich eigenständig wirtschaftswissenschaftliche Literatur zu erschließen und Themen aus der Tagespresse in das während des im Bachelorstudiengangs erlernte mikroökonomische Wissen einzuordnen und spieltheoretisch zu analysieren.
Voraussetzungen:
Der vorherige Besuch der Bachelorveranstaltung Mikroökonomik II ist hilfreich, aber keine Voraussetzung. Vorwissen in Spieltheorie ist nicht notwendig. Voraussetzung ist lediglich ein Interesse an der zu behandelnden
Fragestellung und die Bereitschaft, sich in die einschlägige Literatur einzuarbeiten.
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Organisation des Seminars:
Studierende, welchen vom Studienbüro ein Platz im Seminar zugewiesen wurde, können
sich unmittelbar nach der Vorbesprechung am Dienstag, dem 04. Dezember 2012, von
14:00 bis 16:00 Uhr (Hörsaal HS VI) schriftlich anmelden. Es wird gebeten, dazu einen
online-Jogustine Kontoauszug mitzubringen. Außerdem soll jeder Teilnehmer nach der
Vorbesprechung fünf nach Präferenz geordnete Themenwünsche angeben. Wir werden die
Themen bis zum nächsten Vormittag (05.12.) zuteilen. Diese werden jeweils von bis zu drei
Personen gemeinsam bearbeitet und präsentiert. Jeder Teilnehmer muss jedoch ein eigenes Exposé und später eine eigene Bachelorarbeit erstellen. Zu jedem Thema werden Literaturhinweise zur Verfügung gestellt. Die Studierenden werden ermutigt, insbesondere im
Rahmen der Bachelorarbeit eigenständig nach weiterer themenbezogener Literatur zu suchen.
Studierende, welchen vom Studienbüro ein Platz im Seminar zugewiesen wurde, werden
gebeten, sich unter der Lernplattform ILIAS http://www.e-learning.uni-mainz.de/ilias3 anzumelden. Sie benötigen dazu lediglich das ZDV-Passwort. Sie stellen damit sicher, dass wir
Sie über e-mail erreichen können.
Ansprechpartner:
Dipl.-Sozialwirt Alexander Mosthaf
Lehrstuhl für Volkswirtschaftslehre, insbesondere Mikroökonomie
E-mail: [email protected]
Themen:
1) Rückwärtsinduktion und das “Centipede” (Taußendfüßler)-Spiel
2) K-Level Reasoning und der Schönheitswettbewerb
3) Bayesianisches Lernen und das „Monty Hall Problem“
4) Gemischte Strategien und „Matching Pennies“
5) Doping und Fair Play
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Wichtige Termine:
Datum
Zeit
Raum
Ablauf
Dien., 04.12.2012
14.00 – 16.00
HS VI
(altes ReWi)
Einführung, Zuweisung der Themen und
Beginn der Bearbeitungszeit
Mon., 03.01.2013
Bis 12.00
Abgabe der Exposés
(per E-Mail an:
[email protected])
Don., 10.01.2013
9.00 – 19.00
RW 6
(ReWi Neubau)
Frei., 11.01.2013
(– Frei., 02.02.2013)
Frei., 08.03.2013
(– Frei., 05.04.2013)
Präsentation der Exposés
Beginn der Bearbeitungszeit (im angegebenen Zeitraum frei
wählbar)
bis 12.00
Abgabe der Bachelorarbeit (acht Wochen
nach dem gewählten
Startzeitpunkt)
Die Teilnahme an der Einführungsveranstaltung sowie der Besuch des Blockseminars sind
verpflichtend. Bei Nichtteilnahme ohne Vorliegen eines Entschuldigungsgrundes (insbesondere durch Attest nachgewiesene Krankheit) gilt das Seminar als nicht bestanden.
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Themenbeschreibung und Literaturhinweise:
Grundlagenliteratur:
Holler, M., und G. Illing (2009). Einführung in die Spieltheorie, 7. Auflage. Berlin: Springer.
Osborne, M., und A. Rubinstein (1995). A Course in Game Theory. MIT Press.
Themenbeschreibung:
1)
Rückwärtsinduktion und das „Centipede“ (Taußendfüßler)-Spiel
Das Tausendfüßler-Spiel ist ein Spiel, in dem zwei Spieler jeweils abwechselnd die
Möglichkeit haben, entweder die Auszahlung eines höheren Anteils eines ständig
anwachsenden Topfes Geld zu wählen oder den Topf an den nächsten Spieler zu
überreichen. Rückwärtsinduktion und rationales Verhalten lassen nur ein Gleichgewicht in diesem Spiel zu: Das Spiel sollte im ersten Zug beendet werden. Jedoch
wird häufig ein anderes Verhalten beobachtet. Ist dieses Verhalten schlicht unlogisch oder gibt es doch rationale Erklärungen (z.B. dass man den Mitspieler zu altruistischem Verhalten motivieren möchte)?
Literatur:
Holler, M., und G. Illing (2009). Kapitel 4.
Palacios-Huerta, I., und O. Volij (2009). Field Centipedes, American Economic Review,
99(4), 1619–1635.
Levitt, S., List, J., und S. Sadoff (2011). Checkmate Exploring Backward Induction among
Chess Players, American Economic Review 101, 975–990.
2)
K-Level Reasoning und der „Schönheitswettbewerb“
Bei den in den USA durchgeführten Beauty Contests sollten Leser einer Zeitung die
schönste Frau angeben und unter allen Einsendern, welche die Gewinnerin angegeben hatten, wurde ein Preis verlost (ähnlich dem Tor des Monats in der Sportschau der ARD). In diesem Wettbewerb kommt es nicht (nur) auf das eigene Verhalten, sondern auf das Verhalten der anderen Teilnehmer an. Die Frage ist also, inwieweit die Spieler das Verhalten der anderen Spieler in ihr Kalkül einbeziehen und
darüber hinaus wie sie es einbeziehen. Angenommen, alle Spieler denken, dass alle
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anderen Spieler denken, dass alle andern Spieler denken… usw. Dann kann man
ein Spiel durch iterativer („gedanklicher“ Rückwärts-) Induktion lösen. NashGleichgewichte sind jedoch nicht sehr hilfreich bei der Bildung von Erwartungen
über das Verhalten der Mitspieler, wenn diese keine rationalen Entscheidungen treffen. In welchen Umfang und unter welchen Umständen verhalten sich also Individuen rational?
Literatur:
Holler, M., und G. Illing (2009).
Bosch-Domenech, A., Montalvo, J. G., Nagel, R., und A. Satorra (2002). One, two, (three),
infinity,… Newspaper and lab beauty–contest experiments. American Economic Review,
92:1687–1701.
Nagel, R. (1995). Unraveling in guessing games: An experimental study. American Economic Review, 85:1313–1326.
Kocher, M., und Sutter, M. (2006). Time is money—Time pressure, incentives, and the quality of decision making, Journal of Economic Behavior and Organization, 61, 375–392.
3)
Baysianisches Lernen und das “Monty Hall Problem”
Dynamische Spiele unter unvollständiger Information werden mit Hilfe des perfekten
bayesianischen-Nash-Gleichgewichtes (PBNE) gelöst. Verschiedene Umweltzustände treten mit bestimmten Wahrscheinlichkeiten ein. Diese Wahrscheinlichkeiten
können ex-ante bekannt (common priors) oder ex-ante unbekannt sein, so dass jedes Individuum eine individuelle Wahrscheinlichkeitserwartung über die unterschiedlichen Umweltzustände bildet (subjective priors). Ein Spieler handelt optimal, wenn
er seinen erwarteten Nutzen maximiert. Die Frage ist jedoch, ob Individuen neue Informationen tatsächlich nach den Bayesianischen Regeln evaluieren und ob sie
nach der PBNE-Voraussage entscheiden, d.h. ihren erwarteten Nutzen maximieren?
Die TV Show “Geh aufs Ganze!” (Zonk) lieferte einen idealen Rahmen um das Entscheidungsverhalten zu untersuchen und ist vielleicht eins der prominentesten Beispiele für nicht rationales Handeln.
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Literatur:
Holler, M.and G. Illing (2009). Kapitel 3.
Friedman, D. (1998). Monty Hall's Three Doors - Construction and Deconstruction of
a Choice Anomalies, American Economic Review, 88(4), 933-946.
Palacios-Huerta, I. (2003). Learning to Open Monty Hall’s Doors, Experimental Economics, 6, 235–251.
4)
Gemischte Strategien und „Matching Pennies“
Spiele, für die kein Gleichgewicht in reinen Strategien existiert, haben i.d.R. mindestens ein Gleichgewicht in gemischten (randomisierten) Strategien. Eine gemischte
Strategie bedeutet, dass ein Spieler über seine Aktion gemäß einer Zufallsverteilung
entscheidet, so dass die Gegenspieler nicht die gewählte Aktion antizipieren können. Mit Verhaltensdaten aus dem Sport wird analysiert, ob sich ein solches Verhalten in der Realität findet (beispielsweise sollte ein Elfmeterschütze daran interessiert
sein, dass der ihm gegenüberstehende Torwart die Ecke nicht antizipieren kann).
Literatur:
Holler, M.and G. Illing (2009). Kapitel 3.
Chappori, P., Levitt, S., and T. Groseclose (2002) Testing Mixed-Strategy Equilibria
When Players Are Heterogeneous: The Case of Penalty Kicks in Soccer, American
Economic Review, 92(4), 1138-1151.
Palacios-Huerta, I. (2003). Professionals Play Minimax, Review of Economic Studies, 70(2), 395-415.
Walker, M., Wooders, J. (2001). Minimax Play at Wimbledon, American Economic
Review, 91(5), 1521-1538.
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5)
Doping und Fair Play
Doping im Sport kann mit Hilfe der Spieltheorie erklärt werden. Zwar wäre jeder
Sportler in einer Welt ohne Doping besser gestellt, jedoch ist Doping die dominante
Strategie. Fair Play Normen könnten Sportler dazu bewegen, nicht zu dopen, wenn
Sie davon ausgehen, dass diese Normen auch ihre Mitspieler vom Doping abhalten.
In der angegebenen Literatur wird das vorliegende Dilemma spieltheoretisch untersucht und insbesondere hinterfragt, ob die Durchsetzung von Fair Play Normen Doping verhindern könnte.
Literatur:
Bird, E.J. and Wagner, G. (1997). Sport as a Common Property Resource: A Solution to the Dilemmas of Doping, Journal of Conflict Resolution, 41, 749-766.
Eber, N. (2008). The Performance-Enhancing Drug Game Reconsidered: A Fair
Play Approach, Journal of Sports Economics, 9, 318-327.
Haugen, K. (2004). The Performance-Enhancing Drug Game, Journal of Sports
Economics, 5, 67-86.