银行的信贷决策机制（二）：信贷市场为完全竞争情形

本文研究商业银行处于完全竞争的信贷市场中在不完全信息下的信贷决策机制，给出了当企业有能力或没有能力提供足够的抵押品两种情形下信贷决策机制的设计，讨论了信贷决策机制的若干性质．本文研究工作是基于对风险刻画的“均值保持展形”概念的．     

信贷决策机制中的担保人的经济意义分析

讨论在不完全信息下完全竞争的信贷市场中，当借款方不能提供银行方所需抵押品时，借款方引入担保人后的经济意义．给出了在对风险的均值保持展形［５～７］的刻画下，借款方引入担保人后，银行的信贷决策机制．揭示了在此机制作用下，银行方可以消除信贷配给并给出了在此机制作用下，包含担保人的信贷决策机制优于不包含担保人的信贷决策机制的条件     

含违约风险参量的信贷决策模型

违约风险是导致银行信贷风险的主要原因,本文中违约风险用违约概率来量化和描述.首先探讨了违约概率的存在对银行期望收益的影响.然后通过把一个普通的含有贷款利率、抵押品和配给量的信贷决策合同γ=(r,C,q)进一步描述为一个含有违约概率s的信贷决策合同γ=(s(r),C,q),并在此基础上建立了含有违约风险参量的信贷决策模型,给出了相应的信贷决策机制和无配给贷款条件下的信贷决策机制,探讨了相应条件下银行拒绝企业贷款申请的条件.     

不确定情形下通信网络最短路径关键点问题

在通信网络中，因突发事件造成通信路由节点毁坏或者中断的现象时有发生，传输的数据包不得不从中断处沿着最短的替代路径行进到数据包的接收节点，在这种情形下，哪个路由节点中断使得数据包实际行进的总路程最长呢？从通信网络管理的角度来看这是一个非常重要的问题。对该问题．以前的文献都是从确定情形（事先具有节点中断的完全信息）下进行研究的，本文从不确定情形（只有数据包行进到中断节点的邻接点时才获得该节点中断的信息）的角度重新考虑这个问题。本文首先定义了不确定情形下的最短路径关键点概念，给出了计算不确定情形下最短路径关键点的算法及其时间复杂性分析。结合实际通信网络的算例分析，比较了确定情形下最短路径关键点和不确定情形下最短路径关键点问题，指出了不确定情形下最短路径关键点问题更具有实际意义。     

银企信贷重复博弈的模型分析

银企关系的稳定与否最终体现在信贷关系上，在信息不对称的前提下，基于企业对其声誉的考虑，本文论述了银企信贷重复博弈的理性选择路径，从而最大限度地预防和解决银企单次信贷博弈的负面作用和影响。     

信贷行为中的不完全信息动态博弈

在对银企之间信贷行为进行系统分析的基础上,运用博弈论研究了信贷配给问题,针对其还贷行为建立了一类不完全信息动态博弈模型,讨论了其精炼贝叶斯纳什均衡解,得到了几个有意义的结论.     

不完全信息下的粗集拓展

在复杂的决策环境下，不完全信息是不可避免的，在此情况一，专家往往也能给出满意的决策，因此从不完全的案例中提取有用的模式，用于增强智能系统的知识库，是具有实际意义的，粗集是处理不确定信息的有效方法，但它通常适用于完全决策者，论文对粗集理论在不完全信息下进行了初步的拓展，这给从不完全决策表中挖掘知识提供了理论基础。     

分时电价设计研究

本文研究了主从对策的理论与方法在制定日分时电价制中的应用，给出了简化的数学模型，考察了不完全信息的情形，并给出了简单的算例．     

不完全信息下交通网络最短路径关键边问题

因各种突发事件（交通事故、自然灾害等）造成道路中断的现象普遍存在，车辆在行驶的过程中并不具有道路中断的完全信息，只有行进到中断处时才获得道路中断的信息。本文就不完全信息（道路中断信息）下的变通网络最短路径关键边问题进行研究，首先定义了不完全信息下最短路径关键边的概念．其次给出了求解不完全信息下最短路径关键边的有效算法厦其时间复杂性分析，然后结合城市道路网络给出了实际算例，比较分析了最短路径关键边、最长绕行路关键边和不完全信息下的最短路径关键边问题，指出了不完全信息下的最短路径关键边问题更具有实际意义。     

有限记忆对金融资产短期价格的影响分析

从有限记忆的角度分析了不完全理性交易行为对金融资产短期价格的影响并建立了相应的数学模型．通过对模型仿真结果的比较分析得出金融市场上即便信息是对称的，但若存在较大比例的不完全理性交易者，那么金融资产的短期价格变化过程与交易者完全理性情形下的短期价格行为有显著的差异；存在有限记忆交易行为情形下的金融资产的短期价格波动较大．此外，由于存在“有限套利”，因不完全理性交易行为引致的短期价格偏差可能得不到迅速纠正．     

不完全信息下的封闭投标机制极小极大后悔策略分析

运用极小极大后悔原则的思想研究了不完全信息的封闭投标机制，给出一唯一的极小极大后悔投标策略，在此基础上，研究了其效率问题，分别给出了存在事务有效，相对事后有效和事后无效的极小极大后悔投资策略进行了充要条件；探讨了它与Ｂａｙｅｓｉａｎ－Ｎａｓｈ平衡点集间的关系，从效率的角度将它们作了比较，发现在多数情形下Ｂａｙｅｓｉａｎ－Ｎａｓｈ平衡点优越于极小极大后悔投标策略。     

不完全信息条件下的多指标群体决策方法

研究在不完全信息、多指标条件下,利用个体决策结果形成群体一致偏好的方法.在大多数情况下,群体决策成员只可能给出决策的不完全信息,从个体的偏好结果形成群体一致排序需要求解一组线性规划.群体成员对方案成对辨优的结果,提供了一个方案优于其它方案的偏好强度信息.偏好集结过程考虑了决策成员的偏好净强度和决策成员权重信息不完全的情况.最后,给出一个投资决策的案例说明群体决策方法的实际应用.该集结方法能够平衡决策时间、决策质量和决策者负担三方面要求.     

不完全信息多属性群体决策方法

考虑到决策过程中信息的不完全性,对一类不完全信息的多属性群体决策问题进行了研究。在此基础上,建立一组线性规划模型,得到个体对每一个方案的效用区间数,并利用区间数可能度的定义对两个方案进行比较,从而得到个体对方案的排序。在偏好集结过程中,考虑了决策成员对方案给出的排序指标值,同时也考虑了决策成员权重的不完全信息。最后利用一个算例说明了在不完全信息条件下提出的方法能够作出比较合理的决策。     

一种三方不完全信息延伸威慑动态博弈模型

三方延伸威慑博弈，是一类在现实中普遍存在的多人博弈情形，较之两方威慑博弈更为复杂。本文提出了一种与传统延伸威慑博弈模型不同的新的三方危机博弈模型，分析了在三方信息均不完全条件下局中人的策略选择，求解了博弈模型的威慑均衡、挑战均衡和分离均衡。     

区间值属性不完全信息下的数据挖掘

不完全信息下的数据挖掘是一个困难的问题，但它在实际决策中是不可避免的。除空值和层次型概念外，区间值属性的处理是典型的不完全信息问题。本文基于粗集理论和扩张矩阵等理论，首先分析区间值属性的优选是NP问题，然后提出了一种分割极小点区间值属性的启发式决策树生成算法，并构造了概率决策树和模糊决策树，以改进传统决策树数据挖掘方法的不足。     

基于可能-满意度方法的个人信贷决策模型研究

在对商业银行个人信贷决策进行系统分析的基础上，运用可能-满意度方法解决该多目标决策问题，初步探讨个人信贷决策的可能-满意度模型。     

不对称信息下供应链的库存协调

以供应商和制造商组成的上游供应链为研究对象，分析了供应链成员企业各自独立决策时的库存成本，以及供应链系统集中决策时的库存成本．在此基础之上，提出了分散决策与共同协商相结合的库存协调方法，探讨了不同信息环境下的库存协调策略．在分析对称信息下协调策略的基础上，推导出了信息不对称条件下的协调策略及其有效性条件．最后，用一个算例说明相关结论。     

一种合理猜测下不完全信息协商模型

分析了一种不完全信息协商模型．在这个模型中，一方的交易费用是共同知识，另一方的交易费用是私有信息．一个合理的猜测被提出，在这个猜测假设下，本文刻划了协商模型的序贯平衡．最后与其它猜测假设下的协商模型的序贯平衡结果进行了比较     

市场需求不确定情况下的供应链合作竞争机制设计

供应链的合作竞争已经成为企业战略的首要选择.本文主要研究两条供应链之间信息不对称时的供应链合作竞争问题,采用博弈论的规范方法研究上游企业以合同菜单形式提供的信息甄别模型,试图得到两条供应链上的企业的最优策略,并由此分析不同类型的合同菜单的经济效率.建立了一个包含两条相互竞争的供应链的信息甄别模型用于研究链间信息不对称情形下的信息共享与机制设计,然后讨论了在供应链内信息共享而供应链间信息不共享的情形下的优化合同设计.     

不完全信息条件下可生存网络存储系统方案优选研究

提出了一种不完全信息条件下的可生存网络存储系统方案优选模型.该模型基于可生存性指标构建了证据源,给出了存在空缺值的决策评估矩阵,针对传统方法无法处理不完全信息情况,提出了基于DS证据理论的方案评估方法;同时,为了处理决策评估矩阵中以不同形式描述的取值情况,给出了点值、区间值、模糊值等取值形式的隶属度函数,采用了基于信任区间的多属性决策规则,以获得方案优劣排序结果.最后,通过网络存储系统方案优选实例证明了该模型具备处理不完全信息能力,方法有效合理.