Nonparametric Identification of Incomplete Information Discrete Games with Non-equilibrium Behaviors

Dans les travaux d’estimation des jeux discrets en information incomplète, les chercheurs formulent généralement deux hypothèses. D’abord, des contraintes sont imposées à la fonction de gains ou à la fonction de distribution des informations privées, ou aux deux à la fois, pour que celles-ci suivent des formes paramétriques. Ensuite, les comportements des joueurs sont considérés comme étant conformes au modèle d’équilibre de Nash bayésien. Dans cette étude, ces deux hypothèses sont écartées conjointement. Le cadre définit la fonction de gains et la fonction de distribution des informations privées de façon non paramétrique. De plus, la croyance de chaque joueur à l’égard des comportements des autres joueurs est modélisée sous la forme d’une fonction non paramétrique. La fonction des croyances peut correspondre à n’importe laquelle des distributions de probabilités qui représentent les ensembles d’actions des autres joueurs. Cette spécification intègre l’hypothèse d’équilibre lorsque la croyance de chaque joueur correspond aux probabilités réelles des choix des autres joueurs. Elle autorise aussi des comportements hors équilibre lorsque les croyances de certains joueurs sont biaisées ou erronées. De ce cadre, notre étude déduit d’abord l’implication vérifiable de la condition d’équilibre. Elle obtient ensuite les résultats d’identification pour la fonction de gains, la fonction des croyances et la fonction de distribution des informations privées.