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信号模型已被十分广泛地应用于经济学领域。为说明其潜在应用的广泛性，我们把将在第4.2.B和第4.2.C节分析的三个应用套用1—4式的规范结构简述如下：
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在斯彭斯（1973）的劳动力市场模型中，发送者是一个求职的工人，接收者是潜在的雇主市场，类型为工人的生产能力，信号是工人对教育的选择，行动是市场支付的工资。
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在迈尔斯和迈卢夫（1984）的公司投资和资本结构模型中，发送者为要为一个新项目融资的企业，接收者为潜在的投资者，类型为现存资产的盈利能力，信号为企业为所融资金承诺的权益份额，行动则是投资者就是否投资作出的决定。
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在一些应用中，信号博弈被融于内容更为丰富的博弈之中。例如，在第二步发送者选择信号之前，接收者可能会有一个行动，或是在第四步接收者选择行动之后（或当时）发送者会有一定的行动。
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在维克斯（1986）的货币政策模型中，联邦储备局享有的私人信息是其为促进就业而愿意接受的通货膨胀水平，其他的条件与第2.3.E节分析的完全信息重复博弈完全相同，不过只包含两个阶段。这样，发送者为联储当局，接收者为就业市场，类型为联储为促进就业而愿意接受的通胀水平，信号为联储对第一期通胀的选择，行动为雇主们对第二期通胀的预期。雇主们对第一期通胀的预期发生在信号博弈之前，联储对第二期通胀水平的选择则在其后。
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本节的其余部分暂不分析上面列举的应用模型，而集中研究1—4给出的抽象的信号博弈，图4.2.1给出了一种简单情况的扩展式表述（不考虑收益情况）：T={t1，t2}，M={m1，m1}，A={a1，a2}概率Prob{t1}=p。注意，这里博弈的进行并不是从树的最上端初始节依次到最下端的终点节，而是从树中间自然的初始行动依次进行到左右两端的终点节。
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前面已讲过（在任何博弈中）参与者的一个战略是行动的完整计划——战略包含在可能遇到的每一种情况下参与者将选择的行动。因而在信号博弈中，发送者的一个纯战略是函数m（ti），明确发送者为自然可能赋予的每一种类型时，将选择的信号；接收者的一个纯战略则是函数a（mj），指明对发送者可能会发出的每一种信号将选择什么行动。在图4.2.1的简单博弈中，发送者和接收者都有四个纯战略。
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图4.2.1
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发送者战略1：如果自然赋予类型t1，选择信号m1；如果自然赋予类型t2，选择信号m1；
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发送者战略2：如果自然赋予t1，选择m1；如果自然赋予t2，选择m2；
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发送者战略3：如果自然赋予t1，选择m2；如果自然赋予t2，选择m1；
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发送者战略4：如果自然赋予t1，选择m2；如果自然赋予t2，选择m2。
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接收者战略1：如果发送者选择信号m1，选择行动a1；如果发送者选择信号m2，选择行动a1；
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接收者战略2：如果发送者选择m1，选择a1；如果发送者选择m2，选择a2；
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接收者战略3：如果发送者选择m1，选择a2；如果发送者选择m2，选择a1；
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接收者战略4：如果发送者选择m1，选择a2；如果发送者选择m2，选择a2。
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我们称发送者的第1和第4战略为混同（pooling）战略，因为在不同类型时都发出相同的信号。在多于两种类型的模型中还存在 部分混同 （partially pooling）（ 准分离 （semi-separating））战略，其中所有属于给定类型集的类型都发送同样的信号，但不同的类型集发送不同的信号。在图4.2.1的两类型博弈中也存在与混合战略相类似的战略，称为 杂合战略 （hybrid strategies）：比如说类型t1选择m1，但类型t2却随机选择m1或m2。
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现在，我们把第4.1节中关于要求1到3的一般性表述转化为信号博弈中对精炼贝叶斯均衡的正式定义（对图4.1.5的讨论说明了要求4对信号博弈是没有意义的）。为使问题简化，我们只讨论纯战略。杂合战略在下一节分析就业市场信号时再给以简要介绍。至于如何一般性定义信号博弈中的贝叶斯纳什均衡，我们留作习题，请自己练习，参见习题4.6。
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因为发送者在选择信号时知道博弈进行的全过程，这一选择发生于单节信息集（对自然可能赋予的每一种类型都存在一个这样的信息集）。从而，要求1在应用于发送者时就无需附加任何条件；相反，接收者在不知道发送者类型的条件下观测到发送者的信号，并选择行动，也就是说接收者的选择处于一个非单节的信息集（对发送者可能选择的每一种信号都存在一个这样的信息集，而且每一个这样的信息集中，各有一个节对应于自然可能赋予的每一种类型）。把要求1应用于接收者可得到：
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信号要求1 在观测到M中的任何信号mj之后，接收者必须对哪些类型可能会发送mj持有一个推断。这一推断用概率分布u（ti|mj）表示，其中对所求T中的ti，u（ti|mj）≥0且
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给定发送者的信号和接收者的推断，再描述接收者的最优行为便十分简单，把要求2应用于接收者可以得到：
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信号要求2R 对M中的每一mj，并在给定哪些类型可能发送mj的推断u（ti|mj）的条件下，接收者的行动a*（mj）必须使接收者的期望效用最大化。亦即a*（mj）为下式的解