基于虚拟博弈的极小极大后悔规则数值逼近
计量经济学
2025-03-17 v1
摘要
寻找极小极大后悔处理规则的数值逼近具有核心意义。为了在潜在结果属于 {0,1} 时实现这一点，我们对自然的行动空间进行离散化，并应用 Robinson (1951) 算法的一种变体来求解有限二人零和博弈。我们的方法避免了在每次迭代中评估每个处理规则的后悔值。当潜在结果属于 [0,1] 时，我们应用所谓的粗化方法。我们考虑了决策者在观察到每种处理样本量不等的数据后于两种处理之间做出选择的情形，以及将多项创新与现状进行检验的情形。
引用
@article{arxiv.2503.10932,
title = {On the numerical approximation of minimax regret rules via fictitious play},
author = {Patrik Guggenberger and Jiaqi Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.10932},
year = {2025}
}