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圣地亚哥军人和退伍军人咨询委员会 (SDMVAC) 信息表 (2024)
海军退役航空仓库管理员 1981-2002 年首席军士。沙漠盾牌沙漠风暴。21 年海军老兵。退役首席军士，在后勤领域工作 41 年，担任现役、承包商和政府雇员。目前是加州海外战争退伍军人部州官员。前地区指挥官（圣地亚哥和帝国县）。加州军人之星小姐和圣地亚哥县小姐选美大赛总监 Joel Anderson
现代宏观经济学的高级主题（Econ-ub。...
凯恩斯（Keynes）著名地将股票市场与美容竞赛进行了比较。使用现代经济学的语言，可以将凯恩斯的选美比赛概念视为一种协调游戏：代理商的Payo Q是经济的基本特征以及其他代理商所采取的行动的函数。换句话说，在决定其最佳策略时，代理人不仅要预测基本面，还要预测他人的行为。事实证明，这是考虑一系列经济问题的一种非常有用的方式：从货币攻击到银行运行到投资和招聘。我们将分析协调游戏的抽象数学模型，该模型将构成以下课程中更具体的经济应用的基础。建议阅读：Morris and Shin（2002），Edmonds（2013），Hellwig（2002），Morris and Shin（1998），Angeletos and Werning（2006），Bolton等。al。（2012）。
实现均衡的战略学习。探索性分析和模型
摘要 本文探讨了我们从实验中观察到的人们的战略行为。本文提出的研究问题是玩家（主要是儿童）如何在他们从未遇到过的复杂战略情况下学习。我们研究了在博弈论流行讲座上玩的不同游戏的数据，并展示了玩家在与其他玩家竞争时在战略学习方面取得进展的发现。研究了四种“选数字”游戏，所有游戏的规则看起来相似，但性质却大不相同。这些游戏被介绍给非常不同的听众群体。收集的数据可在开放存储库中复制和分析。在工作中，我们分析数据并提出基于代理的选美比赛游戏模型，解释观察到的行为。最后，我们讨论了研究结果，提出了要调查的假设，并为未来的研究提出了开放问题。
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三十多年前我们
三十多年前，我们曾在这些版面上哀叹，审视政治形势就像被绑在廉价座位上，被迫观看冰川赛跑。国会通过一种被称为“常规程序”的程序开展工作——委员会和小组委员会举行听证会、辩论和通过预算等等。一位民主党总统通过宣传与共和党相关的政策来迎合广大选民：打击犯罪、放松管制、平衡预算和达成贸易协议。几乎没有人关注一位名叫小爬行动物的无名乔治亚州众议员。某位澳大利亚报纸继承人的电视网络最近才开始因其挑衅性的娱乐节目而引起人们的注意。另一位从事房地产行业的继承人则以连续破产和摔跤比赛和选美比赛的潜伏者而闻名。从我们目前的角度来看，我们为过早的哀叹而感到后悔。世界上剩余的冰川确实回升到了几乎消失的点。那些有害的继承者会不会也跟着回升呢？过去的几十年确实令人遗憾，但与我们怀疑即将降临到我们身上的事情相比，这几十年简直是微不足道。“正常秩序？”忘掉它吧。我们的民主共和国即将尝试一些完全不同的东西。我们甚至应该期待宗教审判。仅仅十天后，美国第 17 任首席大法官将再次主持总统就职宣誓，宣誓的对象是违反先前誓言的人，他派遣一群暴徒进入国会大厦，非法试图破坏权力的和平移交。这种真实事实的奇怪结合启发了@Markfry809 在假政府效率部联席主席拥有的社交媒体平台上简洁地提出了我们这个时代最突出的问题：“一个国内恐怖分子准备占领椭圆形办公室。我们他妈的怎么会到这儿来？”我们只能假设，这一次，获奖者将把他的小手放在一本真正的就职日版畅销书《上帝保佑美国圣经》上宣誓，这本书的定制浮雕人造皮革封面上写的不是上帝、耶和华或耶稣，而是“唐纳德·J·特朗普，美国第 47 任总统”。限时发售，价格仅为 69.99 美元。如果
战略失误
人们经常会犯一些影响他人的错误。假设一家垄断竞争企业在考虑预计需求和竞争对手价格的情况下，选择价格以实现利润最大化。企业决策过程的复杂性表明，即使问题定义明确，并且肯定存在理想的解决方案，但确定该解决方案却很困难。因此，企业可能无法设定最佳价格。这种偏离理想价格的情况可能会影响所有其他竞争对手从设定正确价格中获得的收益——例如，通过改变他们面临的剩余需求。此外，其他企业的定价可能会直接影响设定正确价格的成本——例如，如果激烈的竞争导致管理压力，从而导致决策更糟糕。因此，观察到的定价源于战略错误的过程：不完善的优化和战略互动的结合可能会影响精确决策的收益和成本。为了研究这种战略错误，本文引入了一个非参数、状态依赖的随机选择模型，该模型适用于具有连续行动的连续博弈。代理人的收益取决于他们自己的行为、外生状态以及他人行为横截面分布的一维总和。这种设定在宏观经济模型中普遍存在，包括定价模型（Woodford，2003 年；Ma´ckowiak 和 Wiederholt，2009 年；Costain 和 Nakov，2019 年）、生产模型（Angeletos 和 La'O，2010 年、2013 年；Benhabib 等人，2015 年；Chahrour 和 Ulbricht，2023 年）以及更普遍的选美游戏模型（Morris 和 Shin，2002 年；Angeletos 和 Pavan，2007 年；Bergemann 和 Morris，2013 年；Huo 和 Pedroni，2020 年）。代理面临着成本高昂的控制问题：根据他们对基本面和他人行为的猜测，他们会选择一种随机选择模式，在采取最佳行动和惩罚过于精确的行动之间做出权衡。我们引入了一组新的控制成本函数，它们是状态可分离的，即总控制成本在各个状态下是加性的。这些成本使我们能够对几种以前未曾联合研究过的决策摩擦进行建模。第一种是事后错误优化，如控制成本（Stahl，1990；Van Damme，1991）和量子反应平衡（McKelvey 和 Palfrey，1995；Goeree 等人，2016）等文献中所述，其中代理的不精确行动会对给定世界状态下的战略激励做出反应。第二个是事前规划摩擦，如博弈论中关于昂贵信息获取的文献（参见例如 Yang ，2015 ；Morris 和 Yang ，2022 ；H´ebert 和 La'O ，2022 ；Denti ，2023 ），其中代理必须权衡精确规划状态的好处与该状态永远不会实现的成本。第三个是控制成本的外生和内生状态依赖性，如 H´ebert and La'O ( 2022 ) 和 Angeletos and Sastry ( 2023 ) 所述。第四个是主体的考虑集的均衡决定，即主体所采取的行动子集，如 Matˇejka ( 2015 ) 和 Stevens ( 2019 ) 所述。