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印度成为5万亿美元经济的道路
但是，通往5万亿美元经济的道路充满了挑战。印度必须解决结构性问题，例如失业，就业不足以及对技能发展的需求。采用大部分人口的农业部门需要现代化和支持，以确保可持续增长。此外，解决收入不平等并确保经济增长有益于社会的所有部分对于维持社会稳定和促进包容性增长至关重要。政府有效执行政策和管理这些挑战的能力将是成功的关键决定因素（Manish Dadhich； Himanshu Purohit； Ritesh Tirole； Sumit Mathur； Aman Jain，2023）。基础设施发展是另一个关键领域。印度必须在其运输，能源和通信网络上进行大量投资，以支持经济扩张。改善基础设施不仅促进了商业和贸易，而且可以提高公民的生活质量，从而使该国对国内和国际投资者都有吸引力（Dadhich＆Bhaumik，2023年）。在印度进入5万亿美元经济的旅程中，技术和创新的作用不能被夸大。拥抱数字革命，促进创业生态系统并投资
随机连续时间游戏中的策略
∗ We thank Ken-Ichi Akao, Eduardo Faingold, Drew Fudenberg, Oliver Hart, Michihiro Kandori, Akitada Kasahara, Jay Lu, Bentley MacLeod, Eilon Solan, Phillip Strack, Takuo Sugaya, Satoru Takahashi, Jean Tirole, Juuso Toikka, and Yasutora渡边提出了有益的建议。我们还感谢香港中文大学，哈佛大学/马萨诸塞州理工学院，霍茨邦大学，加利福尼亚大学戴维斯分校，东京大学和奥塔鲁大学经济理论2018年夏季经济理论研讨会的研讨会参与者的评论。同一作者的另一个工作文件“具有随机交易成本的顺序交换”的较早版本中包括了本文中报告的一些结果。† Haas School of Business, University of California Berkeley, 2220 Piedmont Avenue, Berkeley, CA 94720-1900, USA, and University of Tokyo, Faculty of Economics, 7-3-1 Hongo, Bunkyoku, Tokyo, 113-0033, Japan, e-mail: y.cam.24@gmail.com ‡ University at Buffalo, SUNY, Department of经济学，415 Fronczak Hall，Bu Quallo，NY 14260-1520，美国，电子邮件：neelrao@buffalo.edu
供应链金融模型
* 本文受益于 Jay Choi、Bruno Jullien、Todd Keister、Cyril Monnet、Volker Nocke、Yoshiaki Ogura、Jean Tirole、Yu Zhu 以及 2023 年京都数字化和宏观审慎政策研讨会、韩国延世大学平台经济学研讨会、2023 年瑞士夏季货币、银行、支付和金融研讨会、日本应用经济学会 2023 年秋季会议以及西南财经大学（成都）、复旦大学（上海）、南京大学（南京）各种研讨会的参与者的评论。其余错误由我们自己承担。胡感谢中国自然科学基金（拨款 72003041）、上海市浦江计划（拨款 21PJC011）和上海国际金融与经济研究所的资金支持。 Watanabe 感谢日本学术振兴会 (JSPS KAKENHI)（拨款编号 JP23H00054、JP22K20161 和 JP23K17286）和村田科学基金会的资金支持。Zhang 感谢中国教育部（拨款编号 #IRT 17R24 和 #2023JZDZ018）的资金支持。† 复旦大学世界经济研究所；hu bo@fudan.edu.cn。‡ 京都大学经济研究所；watanabe.makoto.2d@kier.kyoto-u.ac.jp。§ 复旦大学中国经济研究中心；junzh 2000@fudan.edu.cn。
无弹性市场假说 Xavier Gabaix Ral
我们感谢 Ehsan Azarmsa、Aditya Chaudhry、Antonio Coppola、Zhiyu Fu、Dong Ryeol Lee、Hae-Kang Lee、Simon Oh 和 Lingxuan Wu 提供的出色研究协助。我们感谢 Francesca Bastianello、Jean-Philippe Bouchaud、Michael Brandt、John Campbell、Francesco Franzoni、Robin Greenwood、Valentin Haddad、Lars Hansen、Sam Hanson、John Heaton、Tim Johnson、Arvind Krishnamurthy、Spencer Kwon、John Leahy、Hanno Lustig、Alan Moreira、Knut Mork、Toby Moskowitz、Stefan Nagel、Jonathan Parker、Lasse sen、Joel Peress、Jean-Charles Rochet、Ivan Shaliastovich、Andrei Shleifer、Jeremy Stein、Johannes Stroebel、Larry Summers、Adi Sunderam、Jean Tirole、Harald Uhlig、Dimitri Vayanos、Motohiro Yogo 以及各个研讨会的参与者的评论。 Gabaix感谢斯隆基金会的资金支持。 Koijen 承认获得了芝加哥大学布斯商学院证券价格研究中心的资金支持。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
泡沫、崩溃和经济增长
* 我们受益于 Levent Altinoglu、Gadi Barlevy、Susanto Basu、Fernando Broner、Bernard Dumas、Andrew Foerster、Masashige Hamano、Takashi Kamihigashi、Michihiro Kandori、Nobuhiro Kiyotaki、Nan Li、Alberto Martin、Kiminori Matsuyama、Masaya Sakurakawa、Jose Scheinkman、Joseph Stiglitz、Dongho Song、Jean 等人的有用评论。 Tirole、Vincenzo Quadrini、Rosen Valchev、Jaume Ventura 以及来自青山学院大学、加拿大银行、日本银行、北京大学、波士顿学院、佳能全球研究所、CREI、埃默里大学、Espol、一桥大学、日本经济研究中心、庆应义塾大学、神户大学、密歇根州立大学、莫纳什大学、新加坡国立大学、挪威商学院、冈山大学、大阪大学、RIETI、皇家霍洛威学院的研讨会参与者伦敦大学、上海交通大学大学、东海大学、东北大学、伯明翰大学、东京大学、早稻田大学、武汉大学和 NBER 暑期学院。本研究部分由 JSPS Kakenhi 18H00831、18KK0361、20H01490 和 20H00073 资助。† 波士顿学院，pguerron@gmail.com ‡ 伦敦大学皇家霍洛威学院和伦敦政治经济学院宏观经济研究中心及佳能全球研究中心，tomohih@gmail.com § 一桥大学，rjinnai@ier.hit-u.ac.jp
博弈论基础 I：战略形式游戏 1 - CDN
博弈论是研究冲突与合作的分析框架。早期的研究工作受到赌博和国际象棋等娱乐游戏的启发，因此博弈论中出现了“博弈”一词。但很快人们就发现，该框架的应用范围要广泛得多。如今，博弈论已用于许多学科的数学建模，包括许多社会科学、计算机科学和进化生物学。在这里，我主要从经济学中举出例子。这些笔记是对一种称为战略形式博弈（也称为标准形式博弈）的数学形式主义的介绍。目前，将战略形式博弈视为代表一种非时间互动：每个玩家（用博弈论的语言）在不知道其他玩家做了什么的情况下采取行动。一个例子是双人游戏石头剪刀布的单个实例（您可能已经很熟悉，但将在下一节中讨论）。在配套笔记《博弈论基础 II：扩展形式博弈》中，我开发了一种称为扩展形式博弈的替代形式主义。扩展形式博弈明确地捕捉了时间因素，比如在标准国际象棋中，玩家按顺序移动，并且每个玩家都知道游戏中之前的动作。如我在扩展形式博弈的笔记中所讨论的，有一种自然的方式可以为任何扩展形式博弈提供战略形式表示。还有第三种形式，称为联盟形式博弈（也称为特征函数形式）。联盟形式抽象了个体玩家行为的细节，而是关注物理上可能的收益分配，既适用于所有玩家一起，也适用于每个玩家子集（联盟）。我（目前）没有关于联盟形式博弈的笔记。Osborne (2008) 是一篇关于战略和扩展形式博弈研究的简短入门文章。Gibbons (1992) 是博弈论的标准本科教材，我经常在自己的课程中使用。其他选择包括 Osborne (2003)、Watson (2013) 和 Tadelis (2013)。标准的研究生博弈论教材是 Fudenberg 和 Tirole (1991)。我还推荐 Myerson (1991)、Osborne 和 Rubinstein (1994) 和 Mailath (2019)。研究生微观经济理论教材中也有关于博弈论的很好的介绍，例如 Kreps (1990)、Mas-Colell
平衡对策略方法I的不变性I：理论
策略方法（SM）是一种日益流行的估计偏好方式，包括要求参与者在所有信息集中指示他们的选择，而不仅仅是实际达到的信息。然后比较不同信息集中决策的差异。例如，要确定最后通atum游戏中低报价的效果，可以将设置的低信息信息的决策变化与高范围信息集的决策进行比较。SM的吸引力来自其简单性以及其在理论模型表明存在多种均衡时实际播放的均衡的潜力。sm还有可能规避在异质个体之间进行比较时估计偏好时出现的许多依据问题。sm是经济学研究中使用的直接但功能强大的工具，涉及要求参与者在所有可能的信息集中做出选择，而不是仅在所达到的信息集中进行选择。通过比较不同信息集的决定性变化，研究人员可以获得宝贵的见解。例如，在最后通atum游戏中，可以通过对比低和高的场景做出的决策来评估低报价的效果。SM的吸引力在于它的简单性和揭示理论模型表明多种可能性时所发挥的实际均衡的能力。此外，SM可以帮助克服内生性问题，这些问题在估计不同个体之间比较的偏好时出现。2020; Chen and Schonger 2023）。但是，SM具有其局限性，并且可以产生与使用直接启发（DE）集合的数据不同（Brandts and Charness 2000，2011;García-Pola等人。开放的问题是为什么以及在哪些条件下这些方法不是明确等效的。我们认为，当与SM一起玩的游戏的回报是与DE玩游戏的诱发终端节点的仿射转换时，这两个游戏在表面上是相当于的，而SM的游戏本质上与游戏的战略形式相吻合。由于这种情况可能无法满足，因此SM受到可能严重的经济理论偏见的约束。大量的经济理论使SM和DE的信息集差异。DE决策节点的信息集与SM中同一决策节点的信息集不同。虽然经常对超平衡动机的经济理论进行模范，但使用SM的研究人员隐含地将其隐含地假定。三个因素使平衡动机在SM背景下成为特别重要的问题。首先，SM通常依赖于不同信息集的许多决定。第二，SM中最常用的因变量通常高度相关。第三，这是SM的固有方面，即使在不同信息集中，即使它们不影响货币收益，范围均衡的决策也会影响决策的效用。这三个因素相互加强，因此，相对于DE，可以严重偏见治疗效应的SM。基于失望厌恶的动机（Gul，1991），意图（Battigalli等，2007； Fehr＆Schmidt，2000），自我形象（Bénabou＆Tirole，