第I部　導入
1. Rで体感するゲーム理論
　1.1　ゲームを定義する
　1.2　利得表を表示する
　1.3　ナッシュ均衡を求める
　1.4　最適反応を表示する
　1.5　シミュレーションの結果を眺める
　1.6　その他の機能
　1.7　本書の使い方
　1.8　rgamerのインストール
　コラム：RStudioの使い方
2. ゲームの定義と合理的なプレイヤー
　2.1　ゲーム的状況
　2.2　ゲームの定義
　2.3　利得表を用いた表現
　2.4　じゃんけんを定義する
　2.5　プレイヤーの合理性
　練習問題
　コラム：Rの基礎
第II部　同時意思決定のゲーム
3. 支配戦略と支配される戦略の繰り返し消去
　3.1　不平等なじゃんけん
　3.2　支配される戦略
　3.3　支配される戦略の繰り返し消去
　3.4　支配戦略
　練習問題
　コラム：不平等なじゃんけんの教室実験
4. ナッシュ均衡
　4.1　支配関係と最適反応
　4.2　ナッシュ均衡
　4.3　支配関係とナッシュ均衡
　4.4　ナッシュ均衡への到達
　練習問題
　コラム：ggplot
5. ナッシュ均衡の応用1: 協力と調整
　5.1　囚人のジレンマ
　5.2　共有地の悲劇
　5.3　調整ゲーム
　5.4　鹿狩りゲーム
　5.5　n人鹿狩りゲーム
　練習問題
　コラム：リスク支配均衡
6. 混合戦略ナッシュ均衡
　6.1　ナッシュ均衡の存在しないゲーム
　6.2　混合戦略
　6.3　期待利得
　6.4　混合戦略に対する最適反応
　6.5　混合戦略ナッシュ均衡
　6.6　混合戦略ナッシュ均衡の性質
　6.7　サポート戦略の期待利得の同値性の応用
　練習問題
　rgamer Tips: 図の色を変更する
7. 混合戦略ナッシュ均衡の実現プロセスとその解釈
　7.1　混合戦略ナッシュ均衡に関する疑問
　7.2　前期に対する最適反応
　7.3　戦略の魅力度を修正するモデル
　7.4　相手の選択確率を予想するモデル
　7.5　信念学習と仮想プレイとの関係
　練習問題
　rgamer Tips: sim_game()の使い方
8. ナッシュ均衡の応用2: 寡占市場の分析
　8.1　独占・複占・寡占
　8.2　クールノー競争
　8.3　2値選択のケースの分析
　8.4　連続値選択のケースの分析
　8.5　比較静学
　8.6　シミュレーション
　8.7　ベルトラン競争
　8.8　クールノー均衡の一般的なケース
　練習問題
　コラム：懲罰に関するルール
第III部　逐次意思決定のゲーム
9. 完全情報の展開形ゲーム
　9.1　展開形ゲームとゲームの木
　9.2　rgamerによるゲームの木の描画
　9.3　完全情報ゲーム
　9.4　完全情報の展開形ゲームを解く
　練習問題
　rgamer Tips: ゲームの木の見た目を変更する
10. バックワードインダクションの応用1
　10.1　Number 10
　10.2　支配戦略のあるゲーム
　10.3　シュタッケルベルク均衡
　10.4　集合行為への参加
　練習問題
　rgamer Tips: extensive_form()とseq_form()の関係
11. バックワードインダクションの応用2
　11.1　最後通牒ゲーム
　11.2　アウトサイドオプション
　11.3　カウンターオファー
　11.4　不平等回避
　練習問題
　コラム：他者を思いやる選好の別の形
12. サブゲーム完全均衡
　12.1　完全情報ゲームにおける戦略の概念とナッシュ均衡
　12.2　情報集合
　12.3　不完全情報ゲームにおける戦略の概念とナッシュ均衡
　12.4　サブゲーム
　12.5　サブゲーム完全均衡
　12.6　サブゲームの縮約を使ったサブゲーム完全均衡の導出
　練習問題
　コラム：繰り返し囚人のジレンマゲーム
第IV部　その他のトピック
13. マッチング
　13.1　マッチングの問題
　13.2　マッチング問題の定式化
　13.3　ボストン(Boston)方式
　13.4　受け入れ保留(deferred acceptance; DA)方式
　13.5　耐戦略性
　13.6　提案側と応答側のどちらが有利か
　13.7　効率性と安定マッチング
　練習問題
　rgamer Tips: matching()へ選好リストを渡す便利な方法
14. 行動調整と学習のモデル
　14.1　最適反応動学
　14.2　エラーを考慮した最適反応のモデル化
　14.3　模倣動学
　14.4　強化学習
　14.5　信念学習
　14.6　EWA
　練習問題
　rgamer Tips: sim_learning()の使い方
あとがき
関連図書
索引