网络博弈中的信息获取与传递:信息结构,均衡行为与社会效率

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71803167
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    19.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0304.微观经济
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

With the intensifying trend of globalization and the technological advance in transportation, logistics and communication, networks have created a growing impact on national development, organizational operation and individual lifestyle. Practically, one of the key factors to maintain a normal pace for the society to function an progress is to fully utilize important networks in various fields, including financial networks, trade networks and social networks. Theoretically, it has always been a topic of great interest to academia worldwide to understand the micro-mechanism of network formation and strategic interaction on networks. This project takes the point of view from dynamic game theory and information economics, and proposes a general framework for studying network games and the issue of information production and transmission. We then proceed to discuss the socially optimal network topology under different information structures, as well as several model specifications for applications, e.g. the network solution to the principal-agent problem and the effect of network externalities on efficiency of information aggregation. Our results provide instructive insights on important economic issues such as the micro-foundation of network formation and development, evaluation of the impact of information structure on equilibrium behavior, finding a benchmark of social efficiency in network-involved environments, and designing reasonable and efficient information management policies.
随着全球化进程的深入和交通、物流、通讯等技术的日新月异,网络对国家发展、组织运作与个人生活的影响日益显著。在现实层面,如何使各个领域不同类型的重要网络——如金融网络、贸易网络、社交网络等——健康而有效率地发挥其强大功能,是社会正常运行并不断向前发展的关键问题之一;而在理论层面,国内外学术界一直致力于理解网络形成和网络上行为主体相互影响的机制。本项目基于动态博弈论与信息经济学,针对网络博弈和信息在博弈中的产生与传递等问题提出一个一般的研究框架。在该框架下,我们探讨了不同信息结构中社会最优的网络形态,以及可应用于不同实际网络的具体模型构造,如委托-代理问题在网络环境下的解决方式、网络外部性对信息传播效率的影响等。其成果对于理解网络构成和发展的微观机制,评估信息结构对均衡行为的影响,建立网络环境下社会效率的标杆,以及制定合理的信息管理政策等具有重要的指导意义。

结项摘要

随着全球化进程的加速和数字经济的发展,网络对国家发展、组织运作与个人生活的影响日益显著。网络中的各类策略性环境和相应的博弈行为,如网络形成,基于网络的竞争与合作,信息传导等,也成为包括经济学在内的许多学科探讨的热点。本项目基于动态博弈论与信息经济学,针对网络博弈和信息在博弈中的产生与传递等问题提出一个一般的研究框架,并将理论框架应用于多个重要的经济场景当中。..课题首先为研究网络的生成及与之相关的策略行为建立了一个兼具普适性与分析简便性的框架。在该框架中,行为人与谁建立链接、建立链接后如何进行博弈、对博弈当中获取的信息如何处理,均为策略性选择的一部分。我们得以探讨何种形态的网络结构能够长期存在,并判断该结构是否具有社会效率即令总体福利最大化。..在子课题一中,课题组进一步采用以上研究框架分析网络上的委托-代理问题。研究发现,通过网络产生的代理人间内生的信息不对称,将极大影响到委托人需要为代理人提供的激励。我们分别在道德风险与逆向选择两种经典场景中刻画了代理人的激励相容条件,并指出了委托人能够如何利用信息不对称设计其最优契约。..在子课题二中,课题组关注网络对于分散信息的传导和汇总,在社会学习的背景下研究网络对信息有效性的作用。我们将网络的影响区分为信息传输速率和合作激励产生的外部性,前者使行为人对新信息的接受度呈现有规律的生命周期,而后者则使信息能否有效汇总受行为人个人信号精确度的制约。我们的研究为如何防止信息无效化提出了具体的政策建议。..在项目支持下,课题组成员共发表论文3篇,完成工作论文3篇。本课题建立的理论框架为网络相关的跨学科研究提供了支持,其研究结果具有稳健性,对实证工作也有一定的指导意义。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Dynamic network formation with foresighted agents
具有前瞻性代理的动态网络形成
  • DOI:
    10.1007/s00182-020-00714-4
  • 发表时间:
    2015-09
  • 期刊:
    International Journal of Game Theory
  • 影响因子:
    0.6
  • 作者:
    Song Yangbo;van der Schaar Mihaela
  • 通讯作者:
    van der Schaar Mihaela
Social learning with coordination motives
具有协调动机的社会学习
  • DOI:
    10.1016/j.geb.2020.06.002
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Games and Economic Behavior
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Song Yangbo;Zhang Jiahua
  • 通讯作者:
    Zhang Jiahua
Dynamic R&D competition under uncertainty and strategic disclosure
动态R
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Economic Behavior and Organization
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Yangbo Song;Mofei Zhao
  • 通讯作者:
    Mofei Zhao

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其他文献

其他文献

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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