基于过度自信和监督机制的动态激励契约研究

将行为金融学与激励理论相结合,在经理人过度自信和监督机制同时存在的条件下,通过建立契约模型,研究公司股东与经理之间的动态最优激励.结果表明,过度自信和监督机制均可使最优激励契约变得廉价,从而在一定程度上减少公司的代理成本,两者在解决股东和经理人之间委托代理问题中,均对激励契约具有替代作用.同时,随着经理任期的增加和工作经验的丰富,一定条件下过度自信对激励契约的替代作用将逐渐减弱,最优的激励最终会提高至提供给理性经理激励的水平.该结论在我国企业的运用,一方面可以有效弥补现有激励方式的不足,为企业节约激励成本,另一方面能够有力地解释经理人中存在的"异象".     

基于实物期权的风险投资IPO最优退出时机决策模型

利用实物期权和最优停时理论,在假设风险企业利润流服从算术布朗运动条件下,建立了风险投资IPO退出时机的一般模型,分析了风险投资立即退出和继续维持时的价值,研究了风险资本利润最大的最优变现策略。得出的结论是:当风险企业利润流大于阀值时,风险投资选择立即退出,选择立即退出的可能性将随着阀值的增大而减少,阀值决定着风险投资的退出时机,而退出时机又受到利润未来不确定性、风险调整贴现率、企业价值增长、股票交易成本、开盘出售和锁定期后的股份比例等诸多因素的影响。     

时间不一致偏好下风险投资最优投资时机研究

本研究利用实物期权方法将企业家和风投经理的时间偏好纳入风险投资最优投资时机研究框架,分析同质性和异质性时间偏好对风险投资进入时机,股权分配和预期投资增长倍数的影响,研究结果表明企业家或风投经理的时间不一致程度越大,风险投资进入时机越晚,这与双方预期信念的影响是相反的;最优股权分配取决于企业家和风投经理的相对时间不一致程度,时间不一致程度较大的一方更愿意索取股权;时间不一致偏好下风投经理的预期投资增长倍数只取决于自身的时间不一致程度,而企业家的预期投资增长倍数与自身和风投经理的时间不一致程度相关.本研究为激励风险投资“投早,投小,投科技”,完善金融支撑创新体系提供了理论参考和实践指引.     

基于动态规划下最优停时方法的多目标公司兼并次序及时机选择

基于动态规划思想,使用最优停时方法研究了不确定的市场条件下,企业依次兼并两家目标公司的兼并次序和兼并时机问题。通过假设实现协同效应所需时间服从负指数分布来表征兼并后的整合风险,基于此建立了序贯兼并的最优停时模型,分析了沉没成本分阶段支付对序贯兼并决策的影响,并确定了扩张型序贯兼并的次序选择原则。研究发现,最佳兼并时机随着整合风险的增加而推迟;对于扩张型序贯兼并而言,兼并次序选择取决于沉没成本、谈判能力、企业规模、兼并协同度和整合风险等因素的权衡;分期逐额支付沉没成本能够提高企业的兼并积极性,加速兼并的实施。     

基于非完全信息期权博弈的企业并购决策时机

在并购目标企业产出价格服从几何布朗运动情形下,运用期权博弈理论研究了并购企业在不完全信息的情况下进行并购的最优时机,通过引入的风险率函数来描述不完全信息下竞争对手先行并购的风险程度。研究表明,风险率越高,并购企业进行并购的最优时机越早。     

考虑基金经理过度自信的最优激励契约

从行为金融角度出发,对基金经理过度自信情形下的最优激励契约进行研究.研究结果表明:当基金经理的过度自信水平满足其过度自信容忍度约束时,基金投资者与基金经理获得的收入均超过基金经理完全理性时双方的收入,实现了"双赢";当基金经理的过度自信水平超过其过度自信容忍度时,基金投资者与基金经理双方都会遭受损失,基金投资者将不再雇佣基金经理.基金经理的过度自信容忍度约束随着基金经理风险规避程度及外界影响波动的增大而变得宽松.     

风险资本最优IPO时机选择模型研究

借助实物期权和最优停时的方法对风险资本的退出方式之一:IPO退出方式进行了退出时机的研究.通过假定项目的利润流服从几何布朗运动,并在有卖空限制以及假定乐观投资者的数量服从一个泊松跳过程的情况下,借用实物期权的方法和最优停时定理,建立了退出时机选择的模型,并推导出了最优停时的临界值阀值,最后得到结论:如果当乐观投资者和项目的利润流之比大于临界值阀值时,风险投资家是同意公司上市,因为此时为他们安全退出的最优时机.     

不完全信息条件下企业R&D最优投资时机的期权博弈分析

运用实物期权与博弈论相结合的方法,研究在不确定的竞争环境和不完全信息条件下企业R&D投资的最优时机.通过假设企业不知道竞争对手的抢先投资临界值但知道其概率分布引入不完全信息.研究表明,不完全信息减缓了竞争对企业R&D投资等待期权价值的侵蚀,从而延缓了企业的R＆D投资.企业R＆D投资的最优时机取决于企业对竞争对手抢先投资危险率的推测,危险率越高,投资越早.     

不完全信息条件下企业R&D 最优投资时机的期权博弈分析

运用实物期权与博弈论相结合的方法,研究在不确定的竞争环境和不完全信息条件下企业R&D投资的最优时机.通过假设企业不知道竞争对手的抢先投资临界值但知道其概率分布引入不完全信息.研究表明,不完全信息减缓了竞争对企业R&D投资等待期权价值的侵蚀,从而延缓了企业的R&D投资.企业R&D投资的最优时机取决于企业对竞争对手抢先投资危险率的推测,危险率越高,投资越早.     

基于遗传算法的多类人力资源计划最优决策

研究了人力资源计划中的多类工作、多类员工的多阶段人力计划招聘解聘多目标最优决策问题，其中高级员工拥有多项技能可以临时替代低级员工相应的低级别工作，且工作效率可以不同，相关的人力费用包括各阶段招聘解聘的固定费用、可变费用及工资费用等，并采用多个目标的最优决策，其中人力费用最小为首要目标，后两个目标考虑剩余劳动力．利用改进的遗传算法NNGA（non-natural genetic algorithm），给出了此类问题的通用解决方案．     

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.     

通胀下带激励的对冲基金最优投资

本文在展望理论的框架下,研究了通胀等因素对于带有激励费的对冲基金管理者最优投资策略的影响.对冲基金管理者在风险资产和无风险资产中进行投资,首先利用伊藤公式推导了通胀折现的风险资产价格动力学方程.然后基于考虑通胀折现因素后的终端财富预期效用最大化标准,利用鞅方法推导了最优投资策略的显式解.最后对理论结果进行数值模拟,定量分析了通胀因素,激励费和对冲基金管理者在基金中持有的股本对最优投资策略的影响.     

政府补贴对风险投资项目的激励影响与福利分析研究

初创企业与风险投资之间会存在双向道德风险问题,考虑到创新的外溢效应,本文从可转换优先股的角度分析了政府补贴对初创企业以及风险投资的微观激励影响,并且进一步从产业层面对比讨论了不同的扶持政策对整体社会福利的冲击.研究发现事后补贴与公共服务配套都能够实现有效激励,让风险投资和初创企业都选择社会最优的投入水平.政府的投资兜底政策尽管可以在某些情况下实现福利增进,但是总体来看无法解决激励不足的问题,甚至还会导致激励扭曲.与此同时,从整体产业层面来看公共配套服务的成本优势使其福利效果优于事后补贴.而政府的投资兜底政策依然有很强的不确定性.     

管理者具有市场能力的委托组合投资管理合同研究

假设管理者具有市场能力,研究委托组合投资管理中线性合同的激励作用.与以前研究结论不同的是,在管理者具有市场能力时,管理者的资产选择影响市场的均衡价格,线性合同能激励管理者去努力搜集信息.风险厌恶的管理者的最优努力水平是其风险分享比例的增函数,说明线性合同不但可以使风险在投资者和管理者之间进行最优分担,而且可以激励管理者的努力水平.     

非时齐库存系统的最优存储/定价问题研究

存储和定价是企业的重要决策问题.以连续时间确定性非时齐库存系统为研究对象,建立存储/定价联合决策模型,分析最优策略下相邻订货周期之间的关系,将最优存储策略简化为第一次订购时间,并求得其上下界.在此基础上提出求解最优存储策略和最优价格的方法,并运用遗传算法进行数值计算和分析.     

基于跳风险的动态代理与托宾Q理论

引入刻画企业突发损失的泊松跳和管理者自利冒险行为,构建投资Q理论下的动态代理模型.首先基于管理者不可观测的努力和冒险行为进行最优合同设计,利用鞅方法给出了管理者价值函数的演变方程,得到了合同激励相容的充分必要条件.其次,运用随机控制方法,推导了股东价值满足的微分方程,同时给出了最优动态投资策略.数值分析表明,管理者的冒险行为会导致股东价值损失并使得动态投资降到更低水平,另外限制管理者冒险需要额外的管理成本,股东会在一定的程度上放任管理者的冒险.最后就相关参数与管理者冒险程度之间的关系进行了讨论.     

含污染控制的多车型随机交通系统最优收费及其评价

针对车辆特征的差异, 将用户按车型分为有限类,用户依据出行成本随机选择出行路径.为了达到合理分配流量和减少排污的目的,交通管理者按车型对用户收取拥挤税和污染税.通过建立多车型随机变分不等式模型,得到了包含拥挤税和污染税的依车型的最优收费,最后提出了基于效率损失的政策评价指标. 数值试验表明:随着环保强度加大, 系统总污染逐渐下降, 评价指标有效.     

考虑经纪人投资情绪的委托代理合同研究

从行为金融学角度,提出将经纪人的投资情绪考虑进资本市场的委托代理关系中.通过建立数学模型,分析了非理性经纪人的投资决策给委托人带来的影响,得到了此时委托人与经纪人之间的最优委托代理合同.结果表明,经纪人的乐(悲)观投资情绪可以使委托人的代理成本得到补偿,并且委托人对经纪人的最优激励强度随着经纪人乐(悲)观程度的增加而降低.这说明在一定条件下,经纪人的乐(悲)观投资情绪,对委托人具有积极意义.