1.雇主的决策（最后一步）：
?如果看到求职者上大学，则认为其能力较高，给高薪。
?如果未上大学，则给低薪。
2.求职者的决策（回溯）：
?如果求职者能力高，上大学的成本c较低，愿意去。
?如果能力低，上大学的成本c较高，不愿意去。
3.SpE：
?高能力者选择上大学，雇主提供高薪。
?低能力者不选择上大学，雇主提供低薪。
这个模型解释了为什么学历可以作为一种信号，即使它本身不一定直接提高生产力。
4. SpE的应用
(1) 经济与商业
?定价策略：大公司是否降价以阻止新竞争者进入市场。
?供应链谈判：零售商与供应商的长期合作策略。
?拍卖：竞标者如何制定长期竞标策略，以最大化利益。
(2) 政治与国际关系
?选举策略：政党如何制定长期竞选策略，以吸引选民支持。
?国际谈判：国家如何在外交谈判中进行让步与施压。
(3) 组织与管理
?公司管理：如何激励员工长期努力，而非短期投机。
?薪酬设计：如何制定合理的绩效考核制度，确保员工的长期忠诚度。
(4) 人工智能
?自动驾驶：AI如何在多阶段决策中做出最优选择。
?博弈AI（如AlphaGo）：AI如何在每一步都选择最优策略，以确保整个游戏的胜利。
5. SpE的优势
?避免不可信威胁：排除在子博弈中不可执行的策略，使均衡更加合理。
?适用于动态博弈：比纳什均衡更适用于多阶段决策问题。
?广泛应用：涵盖经济、政治、管理、人工智能等多个领域。
总结
?子博弈完美均衡（SpE） 是每个子博弈中的纳什均衡，排除不可信威胁。
?求解方法：逆向归纳法（从终点回溯推导最优策略）。
?应用广泛，适用于市场竞争、谈判、政治选举、AI决策等。
?核心价值：确保策略在整个博弈过程中都保持最优，提供稳定可靠的预测。
SpE使得动态博弈中的决策更加严谨，是博弈论中最重要的均衡概念之一。
子博弈完美均衡（SpE）的应用
子博弈完美均衡（SpE）广泛应用于经济学、商业、政治、管理、人工智能等领域，尤其适用于多阶段动态决策问题，确保决策者在整个博弈过程中都采取最优策略。
1. 经济与商业
(1) 价格竞争与市场进入
应用场景：大企业如何通过定价策略阻止新企业进入市场（进入威胁博弈）。
SpE分析：
?大企业可能声称如果新企业进入市场，就会降价打压对方。
?但如果新企业预测到降价会导致大企业自身亏损，大企业最终不会执行降价策略。
?结论：SpE可以帮助新企业识破不可信的降价威胁，决定是否进入市场。
实际案例：
?亚马逊与新电商：亚马逊在某些市场降低价格以打压小企业，但SpE分析表明，若新企业能承受短期亏损，亚马逊最终可能不会持续降价。
(2) 竞标与拍卖
应用场景：政府项目招标，竞标者如何决定报价。
SpE分析：
?竞标者会从最后阶段倒推，分析对手可能的出价，并调整自己的策略。
?例如，在荷兰式拍卖（价格逐步降低，直到有人接受）中，竞标者会计算最优接受价格
