银行的信贷决策机制（一）——信贷市场为不完全竞争情形

本文研究了信贷市场处于不完全竞争情形下的信贷决策机制，对于完全信息情形给出了信贷决策机制的设计；针对不完全信息情形提出了信贷决策模型和机制的最优性条件，讨论了信贷决策机制的若干性质．本文的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.     

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。     

企业信贷能力的因子分析模糊综合评价

在企业信贷能力评价实践中，通常采用的方法除不能兼顾主客观性外，还忽略了评价指标之间的相关性，针对这一问题，本文提出一种在因子分析基础上结合模糊评价法的新,并将其应用于深沪医药类上市公司的信贷能力评价。     

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。     

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。     

考虑维修任务分配的装备选择性维修决策优化

在紧迫的战场环境下，如何利用有限的时间、人力和资源保持或恢复装备战斗力，使装备具有连续执行任务的能力，是装备保障指挥人员最关心的问题之一。本文以装备执行多个作战任务为背景，综合考虑维修保障时间、不完全维修效果、维修人员技能水平、装备性能状态等因素，以最小阶段任务可靠度最大化为决策目标，建立考虑维修任务分配的装备选择性维修决策模型，采用遗传算法进行优化求解。结合算例，分析了任务持续时间、维修人员技能水平对决策目标的影响，验证了所提模型及算法的有效性。     

商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型研究

对人工神经网络及其应用于信贷风险分析的可行性进行了论述 ,着重对构建商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型进行了深入细致的研究 .旨在得到一个可行的神经网络模型进行合理的信贷风险评价 ,为信贷决策提供科学依据.     

国有商业银行信贷人员激励机制设计

银行信贷收入的提高，信贷风险的控制在很大程度上依赖于人员工作的积极性，责任心和能力大小，通过在模型中引入能力系数和搜寻成本，探讨了在信息对称和不对称条件下，银行管理者对其信贷人员激励机制的设计问题，给出了相应的最优风险分担系数和代理成本，并分析了各因素对它们的影响。     

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     

不完全信息下的封闭投标机制研究

本文在相互依存的两点分布假设下研究了一种常用的协商机制－封闭投标机制，把它构造成一个不完全信息的非合作对策模型。在此基础上，给出了Ｂａｙｅｓｉａｎ－Ｎａｓｈ平衡点的完全刻划，按其实现的效率把平衡点集分类，深入地研究了它们的存在性、效率及相互关系。最后，研究了先验信念分布的变化对平衡点集的影响，证明Ｂａｙｅｓｉａｎ－Ｎａｓｈ平衡点集对整个先验分布类具有上半连续性，仅对于一个较小的先验分布类具有下半连     

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。     

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.     

信贷资产异质性对信贷组合损失的影响研究

在新巴塞尔协议的资本监管框架下,同一信用级别中的信贷资产被认为是同质的.本文结合Vasicek模型分析了资产异质性对信贷组合损失的影响,并比较了不同参数的异质性对损失的影响效果.分析结果显示,异质性对信用风险损失分布尤其是分布尾部有较大影响,忽略异质性一般会高估信用损失;较之资产的行业相关性,违约率和违约波动率的异质性影响可能更为显著;有关信贷组合分散化的探讨往往局限于正态假设,这将导致信用损失的低估.     

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.     

不完全市场期货定价模型

利用最优增长投资组合法（The Optimal Growth Portfolio）解决了连续时间不完全市场下期货合约的定价问题，推导出不完全市场期货定价模型的解析表达式。该表达式具有与完全市场持有成本模型（即现货价格与持有成本之和）相似的结构．表现为现货价格与现货价格同某一价格因子乘积的和，价格因子的正负取决于现货价格的变化。模型实证采用动态模拟方法．所得理论期货价格与实际期货价格拟合度很高。本文用相同的方法和数据对完全市场单因素持有成本期货定价模型进行了检验．结果表明不完全市场期货定价模型比完全市场单因素持有成本期货定价模型更准确。     

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.     

基于信贷甄别视角的市场竞争与银行风险关系

基于一个单期空间竞争框架,从信贷甄别视角出发,将为传统理论所忽略的借款人风险内生分布对甄别效率的影响纳入分析,明晰市场竞争对银行风险的作用机制和临界条件。研究发现:市场竞争的风险影响取决于甄别投入效应与甄别效率效应的共同作用。前者会刺激银行的风险水平,而后者则有益于机构的风险平抑。当贷款需求价格弹性偏低时,甄别效率效应占优,竞争与银行风险反向关联。这启示监管当局为控制日趋激烈的市场竞争格局下的信贷风险隐患,在强化银行事前甄别机制的同时,应注重引导信贷产品创新,优化价格的信贷资源配置功能,从而双管齐下,提升甄别活动效能。     

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。