Proposing New Equilibrium Concepts in Dynamic Games with Noisy Signals

본 연구에서는 관찰의 오류로 인하여 균형에서 어떠한 신호도 가능한 동태적 게임을 고려한다. 이러한 불완전한 신호를 갖는 게임에서는 완전 베이지안 균형이나 순차적 균형이 요구하는 믿음의 일관성조건이 지나치게 강하여 타당성있는 결과를 배제하게 되므로 ε -완전 베이지안 균형이나 극한 완전균형과 같은 대체적 균형개념이 필요함을 주장한다. 위 두 개념은 균형전략이 선택되었다고 할때 신호의 우도가 ε 을 초과하는 경우에만 믿음에 베이지안 룰을 적용한다는 다소 완화된 일관성조건에 의해 정의된다. 이러한 개념들은 희소한 사건에 대해서는 베이지안 룰로부터의 이탈경향이 보다 높다는 경험적 관찰과도 일치한다. 본 연구는 위 두 개념이 선도자의 행위를 관찰함에 아주 근소한 오류가 있더라도 소멸되는 선도자 이득을 특정 조건하에 다시 회복시켜 줄 수 있음을 보인다. In this study, we consider dynamic games with noisy signals in which any signal is possible in equilibrium due to noises in observations. We argue that in games with noisy signals, the consistency condition of beliefs required by the perfect Bayesian equilibrium or sequential equilibrium is too strong to comprehend reasonable outcomes. Accordingly, we propose alternative solution concepts called ε -perfect Bayesian equilibrium and limit perfect Bayesian equilibrium. The two equilibrium concepts rely on a weaker consistency condition that requires beliefs to be updated by Bayes’ law only if the likelihood that a signal occurs given that the equilibrium action was played exceeds ε > 0 . Our concepts are consistent with empirical observations that show higher deviations from Bayes’ law for rare events. We show that under some conditions, both ε -PBE and limit PBE can fully recover the first-mover advantage that disappears with even a slight noise in observing the first mover’s strategy.