私は、予測ゲーム理論に関するFudenberg http://fudenberg.fas.harvard.edu/predictive%20game%20theory.pdfによるこのきちんとした部分を読んでいました。彼は、ゲーム理論のほとんどの伝統的な研究は現実世界のセットアップでの予測には適していないと正しく主張しています。
予測ゲーム理論の理論または経験を進歩させた研究を知っていますか？
私は最近のゲームの部分識別のいくつかの作業を知っていますが、ゲームと非平衡ダイナミクスの学習により関心があります。
回答:
実際、あなたがリンクした論文のセクション3は、おそらく予測ゲーム理論に関してムーバーとシェーカーについて見つけることができる最も包括的なリストの1つでしょう。それらの多くは、これらの問題に対処するための公開論文とワーキングペーパーの両方を持っていることを知っています。Fudenbergは、これらの特定の2つのトピックについても取り上げています。論文からのいくつかの選択：
Ignacio Esponda、Philippe Jehiel、David K. Levineは、広範なフォームゲームのアダプティブプロセスと、プレイヤーがゲームで多くの経験を積んでいる場合でも持続できる、非ナッシュ均衡の結果を研究するリーダーです。
ミシェルベナム、ヨーゼフホフバウアー、ウィリアムサンドホルム、シルヴァンソリンは、力学系の数学に重要な進歩をもたらし、それらを非平衡力学に適用しています。
Chaim FershtmanとAriel Pakesは、誤ったオフパスの信念を可能にするフィールドデータの推定方法を開発しています。
ジェフシャンマは、フィードバック制御の文献からゲームでの学習の研究に技術をもたらす先駆者です。
これらの著者のウェブサイトを調べて、適合する論文を探すことをお勧めします。