基于社会福利最大化的电力市场双边竞价机制设计

电力市场的双边竞价机制应该能够抑制市场力, 增加市场的社会福利.以社会福利最大化为目标, 运用Vickery-Clark-Groves原理,设计一种新的电力市场双边竞价机制. 该机制在支付平衡的基础上,以各参与者对市场的福利贡献来进行市场的收益分配和结算.从理论上分析该机制的经济特征, 并以西班牙电力市场的实际数据为基础,将新机制与现有的MCP机制进行实证比较分析,结果均表明新机制能够抑制拥有市场力的发电公司操纵市场报高价的行为,增加市场的成交电量, 进而提高市场的社会福利.     

基于拍卖-谈判的多因素多物品采购机制设计

设计了一种先"拍卖"再"谈判"的两阶段机制,以实现更有效率且更符合实际的多物品采购运作.该机制的设计充分考虑到,采购组合拍卖中同时存在的价格竞争和质量竞争,以及供应商与采购商的私有信息披露问题.证明了机制中拍卖阶段的激励相容和个体理性;给出了机制中谈判阶段需要满足的三个条件,并分别为企业采购和政府采购设计了满足上述条件的垄断谈判和纳什谈判机制.分析发现,此两阶段机制在拍卖阶段实现了激励相容和个体理性的预分配方案,在满足谈判各方个体理性的前提下,在谈判阶段实现了分配效率的改进.     

基于不同减排技术的排污权交易二级市场拍卖机制设计

引入企业污染排放、污染削减、生产投入等行为,考虑多单位排污权需求,并将减排技术细分为清洁工艺和末端治理技术两类,构建排污权二级交易市场多物品拍卖模型,研究排污企业采用末端和清洁工艺两类减排技术时的最优多物品拍卖机制选择及其差异,并进一步比较了最优多物品拍卖机制和现有单物品拍卖机制的效率差异。研究结果表明：当排污企业采用末端减排技术,统一价格拍卖下的卖方收益小于歧视价格拍卖下的卖方收益,最优拍卖机制为歧视价格拍卖;当排污企业采用清洁工艺减排技术,统一价格拍卖下的卖方收益大于歧视价格拍卖下的卖方收益,最优拍卖机制为统一价格拍卖。无论采用哪种减排技术,排污权交易中使用多物品拍卖机制的效率总是高于现有的单物品拍卖机制。     

基于风险投资退出的统一价格拍卖最优机制设计

产权交易市场中的不对称信息极易导致风险投资退出过程中的企业价值被低估. 而拍卖作为一种信息不对称背景下的价格揭示机制, 能够有效地解决价值失真问题. 本文结合运用机制设计理论和拍卖理论与方法, 设计了一套具有激励相容性和参与约束性的风险投资退出股权拍卖机制, 并得到了最优股权拍卖机制, 能够促进资源的合理配置, 并提高市场交易效率, 为政府以及相关部门提供决策参考.     

基于Swarm的股权拍卖机制设计与仿真研究

基于多主体的建模仿真方法,运用particle swarm optimization（PSO）群体智能算法模拟信息交互条件下外部投资者估价变化的学习机制和演化规律,在机制设计的基础上,建立了实现风险投资退出的股权拍卖模型.在Swarm平台上对股权拍卖模型的仿真分析表明,所设计的股权拍卖机制能够显著地提高风险投资家的收益,并能帮助风险投资家预测外部投资者的估价和拍卖参与度的变化.对股权拍卖模型的参数仿真发现,风险投资家可以通过引入更多的外部投资者参与股权拍卖来进一步提高自己的收益;即便外部投资者过度强化单一学习能力,最终也可以得到相对理想的股权拍卖结果.本文的研究可以为风险投资家的策略选择提供参考依据.     

基于多属性招标拍卖的国有企业经理甄选机制设计

为了有效解决非对称信息情形下国有企业治理中经理甄选问题,建立了一类事前对企业期望价值投标的多属性招标拍卖模型.通过竞标方对资产抵押投标保证其在事前对具有不可验证属性的企业期望价值投标时说“真话”,因为均衡时二者正相关;竞标方分别按自身期望利润最大化进行投标,最终管理技术类型最高、对国有企业期望价值投标最大、对资产抵押投标最多的竞标方中标,并且中标者可以创造相对最高的社会福利;模型最优时能够有效甄别竞标方的管理技术类型信息,在纳什均衡的意义上实现国有企业经营权的有效配置.     

外积取等联想记忆神经网络部分同步收敛性

在生物视觉系统中发现的部分同步振荡现象被认为是视觉信息处理的重要机制 ,并对认识脑信息处理机制有重要意义。以联想记忆神经网络为例 ,针对外积取等学习准则定义了两种部分同步运行规则 ,通过引入样本向量割、割等价及割互补的概念 ,对外积取等联想记忆神经网络部分同步运行的收敛性作了直接的数学分析 ,证明了实现收敛所需的迭代数是有限的。