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Games and economic behavior v.106, 2017년, pp.16 - 37   SSCI
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Predicting human behavior in unrepeated, simultaneous-move games

Wright, James R. (Principal corresponding author. ) ; Leyton-Brown, Kevin (Corresponding author. ) ;
  • 초록  

    Abstract It is commonly assumed that agents will adopt Nash equilibrium strategies; however, experimental studies have demonstrated that this is often a poor description of human players' behavior in unrepeated normal-form games. We analyze five widely studied models of human behavior: Quantal Response Equilibrium, Level- k , Cognitive Hierarchy, QLk, and Noisy Introspection. We performed what we believe is the most comprehensive meta-analysis of these models, leveraging ten datasets from the literature recording human play of two-player games. We first evaluated predictive performance, asking how well each model fits unseen test data using parameters calibrated from separate training data . The QLk model () consistently achieved the best performance. Using a Bayesian analysis, we found that QLk's estimated parameter values were not consistent with their intended economic interpretations. Finally, we evaluated model variants similar to QLk, identifying one () that achieves better predictive performance with fewer parameters. Highlights A methodology is presented for comparing prediction performance of behavioral models. Models should be compared on different games than are used for choosing parameters. Prediction performance of 5 behavioral game theory models are compared on 10 datasets. One model, QLk () consistently predicts better than the others. A related model is identified that predicts better still; this model () is recommended.


  • 주제어

    Behavioral game theory .   Bounded rationality .   Game theory .   Cognitive models .   Prediction.  

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