types）：找出不完全信息的关键因素，如玩家的私有信息（成本、能力等）。
2建立概率信念（beliefs）：假设每个玩家对其他玩家类型的概率分布。
3计算期望收益（expected payoff）：每个玩家基于其信念计算自己的收益。
4寻找最优策略（best response）：使得玩家的期望收益最大化。
5确保策略的相互一致性（eilibriu ndition）：确保所有玩家的策略相互匹配，达到均衡状态。
4 经典案例分析
(1) 第一价格密封拍卖（first-price sealed-bid auction）
问题描述：
有两个竞标者
和
竞标一个商品，物品的真实价值对他们不同，且私密。
每个竞标者的估值
来自均匀分布 。
玩家不知道对手的具体估值，但知道估值的概率分布。
最高出价者获胜，并支付其出价。
解法：
1定义玩家的策略：假设每个竞标者
采用线性竞标策略：
其中
是待求参数。
2建立概率信念：
竞标者
认为
的估值服从 。
竞标者
的获胜概率是 。
由于 ，所以赢的概率是 。
3计算期望收益：
的期望收益：
最大化这个函数，求解 ：
结果为 。
贝叶斯均衡：
竞标者的最优策略是：
也就是说，每个竞标者应该出价为自己估值的一半。
(2) 保险市场中的逆向选择（adverse selection）
问题描述：
保险公司不知道投保人的风险高低。
低风险者
和高风险者
的概率分别是
和 。
保险公司必