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Para um jogo dinâmico, as estratégias são adotadas de forma seqüencial, ou
seja, cada novo movimento é influenciado por ações adotadas no passado. Desta forma,
a posição temporal dos diferentes jogadores na seqüência do jogo possuí
desdobramentos na distribuição dos
payoff’s
ao final do jogo. Característica esta, que
será ilustrada adiante pelo modelo de Stackelberg para duopólios.
Segundo Romp (1997), diversas são as situações passíveis de serem
examinadas através da ótica da TJ, incluindo as que envolvem interações repetitivas. A
princípio a existência de repetições indica a possibilidade de aprendizado e de troca de
informações, que possam conduzir à coordenação entre os jogadores. De fato, tanto em
jogos com repetições infinitas quanto com repetições finitas, existe a possibilidade de
manutenção estável de colusão. Porém, fica evidente que a efetividade desse tipo de
equilíbrio depende da credibilidade das ameaças de punição aos agentes que burlarem o
acordo.
De outro modo, Osborne e Rubinstein (1994), demonstram que em jogos
cooperativos existe a possibilidade de criação de economias através da colaboração
entre os agentes, como, por exemplo, na mitigação de riscos comuns. Desta forma, os
jogadores são associados a um conjunto de
payoff’s
, que deve ser repartido entre os
agentes, não importando como tal divisão seja feita. O conflito reside no fato de
nenhum participante poder aumentar seu benefício individual sem reduzir o benefício
de um ou mais jogadores. Portanto, a solução de equilíbrio é dada pelo ponto onde
nenhum jogador ou conjunto de jogadores é incentivado a abandonar o arranjo e não é
capaz de obter uma solução melhor. O resultado deste jogo depende do poder de
negociação de cada jogador, sendo que esta negociação ocorre através de considerações
sobre o impacto da exclusão ou manutenção de cada participante no consórcio de
colaboradores. Neste tipo de jogo, os
payoff’s
podem ser transferíveis, portanto, é com
está presente, é fácil de determinar a probabilidade do efeito
ser observado; a função de probabilidade
condicional
xyP – função de verosemelhança (likelihood em inglês) – representa esta probabilidade
explicitamente. Ao contrário, se observarmos o efeito
, pode não ser tão fácil de determinar a causa
,
pois haverá diferentes causas, podendo cada uma delas produzir o mesmo efeito observado. No entanto, a
regra de Bayes torna fácil a determinação de
yxP , considerando que são conhecidas
xyP e
xP , designada por probabilidade a priori e que exprime a probabilidade de
antes de observarmos
qualquer valor de
. Ou seja, a regra de Bayes mostra como a distribuição de probabilidade de
se
altera desde distribuição a priori
xP
, antes se observar
, até distribuição a posteriori
yxP
,
depois de se observar o valor de
.” (Milho. 2003: 4).
Em resumo, a regra de Bayes, mostra como alterar as probabilidades a priori tendo em conta novas
evidências de forma a obter probabilidades a posteriori.