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[1] 克雷普斯和威尔逊通过对序贯均衡（sequential equilbrium）的定义，对均衡的这一特点进行了规范分析，序贯均衡作为一种均衡概念，在很多经济学应用中等同于精炼贝叶斯均衡，但某些情况下可能更强一些。序贯均衡无论在概念上，还是在应用中均要较精炼贝叶斯均衡更为复杂，所以大多数教科书现在都使用后者了。还有一些使用精炼贝叶斯均衡的作者（不精确地）称为序贯均衡。克雷普斯和威尔逊证明，任意的有限博弈（即所有有限参与者、类型有限，可能的行动步数有限的博弈）都有序贯均衡，这也意味着在任何有限博弈中都存在精炼贝叶斯均衡。
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[2] 为使读者对要求1到4之外的因素有一点概念，假设参与者2和3已观测到同样的事件，并都观察到参与者1偏离了均衡行为。在参与者1有私人信息的非完全信息博弈中，参与者2和3是否还应对参与者1的类型有同样的推断？在完全信息博弈中，参与者2和3对之前所观察到的参与者1的行动是否应持有相同的推断？相似地，如果参与者2和3已观测到的事件相同，然后参与者2偏离了均衡行动，参与者3是否应该改变他对参与者1类型的推断，或改变对1没观察到的行动的推断？
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[3] 富登伯格和泰勒尔（1991）对非完全信息动态博弈更为广泛的种类给出了精炼贝叶斯均衡的正式定义。他们的定义强调了注①中提到的因素。不过，在本章分析的简单博弈中，此类因素不会被涉及到。所以，他们的定义等价于要求1到4。富登伯格和蒂罗尔还给出了其精炼贝叶斯均衡等价于克雷普斯和威尔逊的序贯均衡的条件。
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[4] 在接收者一方出现了两个企业这一点使此博弈与前一节分析的博弈类型稍有不同，但请参见等式（4.2.1）之前的有关讨论。
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[5] 正式地，我们假定高能力的工人有更高的生产率（即对每一e，y（H，e）＞y（L，e），并且教育并不会使生产率降低（即对所有的η和所有的e，ye（η，e）≥0，其中：ye（η，e）表示能力为η教育水平为e的工人进一步教育的边际生产率）。
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[6] 回顾第116页第3章脚注的内容：贝叶斯法则为P（A|B）=p（A，B）/p（B）。要导出（4.2.8），可将贝叶斯法则写为p（A，B）=p（B|A）·p（A），于是得p（A|B）=p（B|A）·p（A）/p（B）。
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[7] 我们在第2.3.B节已证明在无限重复囚徒困境博弈中可以达成合作，一些学者称这种均衡为“声誉”均衡，即使双方参与者的收益和机会都是共同知识。为与此相区分，我们称上面的均衡为基于“威胁和承诺”的均衡，而把“声誉”一词留给本节所讨论的博弈，即至少有一方参与者不了解另一方所掌握的全部知识。
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