Jean-François Mertens
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Antwerp, Belgium
| Jean-François Mertens | ||
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| Información personal | ||
| Nacimiento |
11 de marzo de 1946 Antwerp, Belgium | |
| Fallecimiento | 17 de julio de 2012, 66 años[1] | |
| Nacionalidad | Bélgica | |
| Lengua materna | Inglés | |
| Educación | ||
| Educado en |
Université Catholique de Louvain Docteur ès Sciences 1970 | |
| Supervisores doctorales |
José Paris Jacques Neveu | |
| Supervisor doctoral | José Paris y Jacques Neveu | |
| Información profesional | ||
| Área |
Teoría de juegos Economía matemática | |
| Conocido por |
Solution concept Stable Equilibrium Hierarchy of beliefs Stochastic games Repeated games with incomplete information Shapley value | |
| Empleador |
Universidad Católica de Lovaina Center for Operations Research and Econometrics (CORE) | |
| Miembro de | Econometric Society (desde 1981) | |
| Distinciones |
Miembro de Econometric Society von Neumann Lecturer of Game Theory Society | |
Jean-François Mertens (11 de marzo de 1946 - 17 de julio de 2012) fue un teórico de juegos y economista belga.[1]
Jean-François Mertens hizo algunas contribuciones a la teoría de la probabilidad[2] y publicó algunos artículos sobre topología elemental,[3][4] pero fue sobre todo activo en teoría económica. En particular, contribuyó a los juegos cooperativos, juegos no cooperativos, juegos repetidos, los modelos epistemológicos de comportamiento estratégico, y refinamientos de equilibrio de Nash (véase el concepto de solución ).
En la teoría de juegos cooperativos contribuyó a los conceptos de solución llamados el núcleo y el valor de Shapley. En cuanto a los juegos repetidos y juegos estocásticos escribió varios artículos: Mertens 1982[5] y 1986[6] y en 1994[7] como coautor con Sylvain Sorin y Zamir Shmuel.
Mertens y Zamir[8][9] implementaron la propuesta de John Harsanyi de modelar juegos con información incompleta al suponer que cada jugador se caracteriza por un tipo privado que describe sus estrategias factibles y pagos, así como una distribución de probabilidad sobre los tipos de otros jugadores. Construyeron un espacio universal de tipos en el que, sujeto a condiciones de consistencia específicas, cada tipo corresponde a la jerarquía infinita de sus creencias probabilísticas sobre las creencias probabilísticas de los demás. También mostraron que cualquier subespacio puede aproximarse arbitrariamente de cerca por un subespacio finito, que es la táctica habitual en las aplicaciones.[10]