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La teoría de juegos también se usa
fuera de la economía. Los científicos
políticos la utilizan para mejorar su
comprensión de la carrera armamentista
y otras decisiones estratégicas,
mientras que los biólogos la usan para
estudiar la dinámica de la evolución y
la supervivencia de las especies.
Algunos economistas piensan que la teoría de juegos es el
único juego que vale la pena. Otros consideran que no tiene
ningún contenido empírico. ¿Cómo explicaría los logros y
lo prometedora que es la teoría de juegos a un estudiante
que inicia?
El estado actual de la teoría de juegos está lejos de ser
perfecta, aunque sí nos ayuda a comprender y a hacer
predicciones acerca de muchas situaciones importantes.
En economía todo puede ser visto como un juego.
No hay un beneficio real de hacer esto cuando las decisiones
involucran a un solo agente (donde no hay otros
agentes) o en el caso de una economía perfectamente
competitiva (donde cada agente se preocupa sólo del
precio de mercado y de sus propias decisiones). Pero
en todos los demás casos, la única alternativa a un análisis
teórico de juegos al parecer es no realizar ningún
análisis.
La teoría de juegos ha probado ser una forma útil
de considerar asuntos cualitativos, como “de qué manera
la interacción repetida ayuda a fomentar la cooperación”
y “cómo podría una empresa dominante en un mercado
con externalidades de red aprovechar su posición”; además,
se ha utilizado para motivar y explicar los resultados
de juegos que se llevan a cabo en experimentos de laboratorio
de economía.
Es más difícil usar la teoría de juegos en estudios
econométricos de datos de campo, pero en los últimos
años se ha avanzado mucho en esta área debido, en parte,
a mis colegas Ariel Pakes y Susan Athey (usted puede
leer acerca de Susan Athey en la página 178).
La verdad detrás de la crítica de que “su contenido
es no empírico” es que, a) los cambios en apariencia pequeños
en la especificación de un juego pueden provocar
a veces grandes cambios en su serie de equilibrios, y
b) aunque estemos muy seguros de que conocemos el
juego que se lleva a cabo, las predicciones pueden ser
menos exactas de lo que nos gustaría. Por supuesto, se
pueden hacer estas mismas quejas acerca de muchos
campos, pero debo admitir que tanto la vida académica
como la vida del mundo real serían más fáciles si estas
quejas no fueran ciertas.
... la única alternativa a un
análisis teórico de juegos al
parecer es no realizar ningún
análisis.
En los juegos que usted estudia, los jugadores
tienen un conocimiento limitado.
¿Cómo es posible para los economistas estudiar
juegos en los que los jugadores no
conocen las recompensas y no pueden predecir
las acciones de los demás jugadores?
El concepto de la solución estándar del
equilibrio de Nash señala que la estrategia de cada jugador
es la mejor respuesta a las estrategias que usan los demás.
El concepto mismo no dice nada acerca del conocimiento
de los jugadores sobre el juego que se lleva a cabo ni acerca
de cuándo y cómo un juego podría llegar a parecerse a
un equilibrio. En algunos juegos el razonamiento cuidadoso
de jugadores bien enterados puede llevarlos a alcanzar
el equilibrio la primera vez que participen en el juego.
Sin embargo, en experimentos de la teoría de juegos
es más común que el juego inicie lejos del equilibrio y
que los jugadores se dirijan hacia éste a medida que adquieren
más experiencia en el juego. Este ajuste puede ser
el resultado de sujetos humanos capaces de aprender y
que saben que participan en un juego, aunque eso no
es necesario: el equilibrio de Nash también surge cuando
los jugadores son agentes programados genéticamente
que no pueden pensar en absoluto, como en los juegos que
estudian los biólogos evolucionistas, cuyos participantes
son genes.
Por lo tanto, el hecho de que los agentes no conozcan
el juego no implica que la teoría de juegos sea irrelevante.
Sin embargo, estos procesos de adaptación requieren
tiempo y, en muchos ambientes, no resulta claro si uno
debe esperar que el juego observado se aproxime a un
equilibrio.
Es bastante fácil distinguir en el laboratorio, donde
el experimentador controla las recompensas, un juego
que está en equilibrio de otro que no lo está, en tanto que
resulta más difícil hacerlo en datos de campo, donde las
recompensas forman parte de lo que se está estimando.
La aplicación empírica de la teoría de juegos ha avanzado
mucho en los últimos años, pero, por lo general, ha
mantenido el equilibrio como un supuesto. El diseño de
pruebas empíricas para determinar el equilibrio es uno
de los principales problemas no resueltos en la teoría de
juegos aplicada.
¿Cómo adquiere alguien una reputación y de qué manera
ayuda esto a obtener un mejor resultado? ¿La reputación
siempre mejora el resultado?
Para adquirir una reputación por “hacer algo”, uno simplemente
debe hacer ese algo en cada oportunidad que se
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