Etude des marchés d'assurance non-vie à l'aide d'équilibres de ...
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tel-00703797, version 2 - 7 Jun 2012<br />
où δ est facteur d’actualisation. Cette somme permet <strong>de</strong> caractériser différentes situations<br />
suivant la valeur du facteur d’actualisation δ < 1 vs. δ = 1 et le nombre <strong>de</strong> pério<strong>de</strong> T < ∞<br />
ou T = ∞. Un équilibre <strong>de</strong> Nash pour le jeu répété est un ensemble <strong>de</strong> profils (σ⋆ 1 , . . . , σ⋆ I ) tel<br />
que pour tout joueur i<br />
Gi(σ ⋆ 1, . . . , σ ⋆ i , . . . , σ ⋆ I ) ≥ Gi(σ ⋆ 1, . . . , σi, . . . , σ ⋆ I ),<br />
pour tout profil σi. Les jeux répétés possè<strong>de</strong>nt néanmoins <strong><strong>de</strong>s</strong> difficultés qui leur sont propres :<br />
les profils <strong>de</strong> stratégie σi appartiennent <strong>à</strong> un espace <strong>de</strong> dimension infinie, les équilibres <strong>de</strong> Nash<br />
du jeu ordinaire (le constituant) ne sont pas forcément <strong><strong>de</strong>s</strong> équilibres pour les jeux répétés.<br />
La litérature académique s’intéresse <strong>à</strong> caractériser l’ensemble <strong><strong>de</strong>s</strong> coûts totaux possibles Gi.<br />
On définit pour ce faire l’ensemble <strong><strong>de</strong>s</strong> gains possibles par l’enveloppe convexe <strong>de</strong> l’ensemble<br />
<strong><strong>de</strong>s</strong> gains possibles<br />
co (O1, . . . , OI) ∈ R I , ∀i ∈ E, ∀xi ∈ Xi, Oi = Oi(x1, . . . , xI) ,<br />
et l’ensemble <strong><strong>de</strong>s</strong> gains individuellement rationnels<br />
<br />
R = gi ∈ R, gi ≥ min<br />
m−i∈M(Xi) max<br />
<br />
Oi(xi, m−i)<br />
xi∈Xi<br />
,<br />
où M(Xi) représente l’ensemble <strong><strong>de</strong>s</strong> stratégies mixtes sur l’ensemble fini Xi et mi une stratégie<br />
mixte, c’est <strong>à</strong> dire un vecteur <strong>de</strong> probabilité. Maintenant, nous pouvons présenter les “folk”<br />
théorèmes.<br />
Théorème (Folk théorème). Pour un jeu répété infiniment et sans actualisation, c’est <strong>à</strong><br />
dire T = ∞ et δ = 1, l’ensemble <strong><strong>de</strong>s</strong> gains d’équilibre est l’ensemble <strong><strong>de</strong>s</strong> gains possibles et<br />
individuellement rationnels.<br />
Des versions du “folk” théorème existent dans le cas d’un jeu actualisé représentant <strong><strong>de</strong>s</strong><br />
joueurs plus ou moins impatients et/ou d’un jeu répété un nombre fini <strong>de</strong> fois, voir Osborne<br />
et Rubinstein (2006); Tomala et Gossner (2009).<br />
Jeux <strong>à</strong> temps discret<br />
Enfin, nous présentons les jeux dynamiques en temps discret avec équation d’état en se<br />
basant sur le chapitre 5 <strong>de</strong> Basar et Ols<strong>de</strong>r (1999). Pour définir <strong>de</strong> tels jeux, nous introduisons<br />
les notations suivantes : un nombre <strong>de</strong> joueurs I, un nombre d’étapes T , un espace d’état<br />
X ⊂ Rd , <strong><strong>de</strong>s</strong> espaces d’actions U i t ⊂ Rmi . Dans cette sous-section, les actions <strong><strong>de</strong>s</strong> joueurs ne<br />
sont plus notées xi mais ut i ∈ U t i pour la pério<strong>de</strong> t.<br />
Définition. Un jeu dynamique en temps discret est caractérisé par une équation d’état initialisée<br />
par x1 ∈ X<br />
xt+1 = ft(xt, u 1 t , . . . , u I t ),<br />
pour une fonction ft : X × U 1 t × · · · × U I t ↦→ X, <strong><strong>de</strong>s</strong> fonctions coûts Li : S1 × · · · × ST ↦→ R,<br />
}, et un<br />
où St = X × U 1 t × . . . U I t , une structure d’information ηt i ⊂ {x11 , . . . , xIt , u1 1 , . . . , uIt−1 ensemble <strong>de</strong> fonctions γi t : X × S1 × · · · × St−1 ↦→ U i t .<br />
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