不完全契约下风险企业控制权配置方式演化博弈

由于契约的不完全性,风险企业控制权配置便成为风险企业治理的核心问题,但控制权配置方式会随着风险企业内外条件的变化而变化。将演化博弈方法运用到风险企业控制权配置中,在不完全契约情境下,求解风险投资家与风险企业家控制权配置方式演化的稳定策略,分析各变量对控制权配置方式的影响,并运用Matlab 7.0仿真软件,对提出的命题进行数值模拟。结果表明,博弈主体存在着两种控制权配置最优方式,即相机控制与联合控制,该结论与以前研究有所不同。同时,相机控制和联合控制的选择会受到相关变量的影响。风险企业自然经营状态好的预期概率、风险企业总收益变量均与相机控制正相关,与联合控制负相关;而风险企业的清算价值、项目成功率、风险企业家私人收益、风险投资家战略收益变量均与联合控制正相关,与相机控制负相关。最后,Matlab7.0仿真结果与提出的命题一致,进一步验证了命题。     

不完全信息下或有资本的定价与债券信用价差研究

本文考虑两类不完全信息:信息滞后和信息不对称,将或有资本引入分析框架,应用风险中性定价原理和最优停时理论,研究公司证券的定价与债券信用价差问题.数值结果表明:或有资本可以显著降低信息滞后情形下的公司破产成本,提高公司总价值,减少社会福利损失;或有资本可以提升股权价值、降低债券的信用价差,增强公司的抗风险能力.进一步研究发现,对于1年期的短期债券而言,或有资本减少信息不对称下债券的信用价差幅度明显大于信息滞后情形.     

基于不完全契约的并购对赌协议激励模型与案例

对赌协议因其阶段性和条件性支付特点,能缓解并购中由信息不对称引发的道德风险。通过构建不完全契约下并购对赌协议模型,研究了并购中嵌入对赌协议对并购主体的激励效应,发现:①对赌协议能有效激励并购方的投资行为,改善事前投资不足;②在一定条件下,并购方的投资水平与目标方的努力程度有正向协同作用。对中国动向与摩根士丹利的并购对赌案例分析结论与模型吻合。     

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     

重大工程DB模式下设计施工方的社会责任激励契约设计

针对重大工程设计施工总承包模式(DB模式)下,设计施工方社会责任缺失或履责不到位而导致工程效率低、负面影响大等问题,结合重大工程社会责任的特点,引入行为经济学中的公平偏好理论,建立双边道德风险下以工程总收益为目标的激励模型,进而解出最优社会责任努力水平和最优激励系数等均衡值,并与不考虑双边道德风险的履责收益分享模型进行比较分析,得出以下结论：适度的公平偏好会增强施工方和设计方的竞争意识,一定程度上可以提高双方的社会责任努力水平;契约设计需兼顾公平和效率,分配比例需根据双方的社会责任投入产出效率和公平关切程度动态调整,才能协调总收益最优;考虑双边道德风险的契约设计可实现工程总收益的帕累托改进。所得结论为促进重大工程实施主体提高社会责任履责能力和水平提供了理论方法和决策依据。     

不完全信息下的专利投资

外部随机发生的事件中蕴含着专利未来前景的不完全信息,这些信息会影响企业的专利投资决策.考虑不完全信息和竞争,建立实物期权投资决策模型,分别得到了单个企业和双寡头企业投资专利所需的临界信念,并进一步分析了两对称企业竞买同一个专利可能出现的均衡类型及产生条件.结果表明,竞争的力量和专利固有的"赢者通吃"特性不仅使得投资所需临界信念降低,由领导者投资后所产生的信息披露效应从而带给追随者的后发优势也将不复存在;同时,出现错误投资决策的概率也随之增大;企业间的竞争均衡可能会出现占先均衡和同时投资均衡.     

不完全信息下的群体决策仿真

为研究互联网个体交互,描述网络舆论演化与群体意见形成,建立了人员个性不完全信息博弈的策略选择模型,并对其进行了仿真和分析．根据网络交互的信息不对称性,提出了基于个体自信程度的不完全信息的支付矩阵,并使用海萨尼转换分析了博弈的贝叶斯纳什均衡;进一步地引入了个体记忆,通过交互进程更新了个体对邻居个性的认识．仿真结果表明,在不完全信息环境下,系统收敛时间更短,信息传播更快．研究内容有助于理解网络事件更易产生一致意见的演化规律,为网络舆论的引导策略提供参考和借鉴．     

不对称信息及保理融资模式下供应商-制造商契约参数设计

研究在供应商-制造商组成的资金约束型二级供应链中,不对称信息及保理融资模式下供应商与制造商的契约参数设计问题。分别构建了供应商直接贷款模式下及保理融资模式下的委托代理模型,得到两种融资模式下供应商的最优批发价格、制造商的最优订货量、制造商支付给供应商的转移支付(利润分成)及供应链总利润。研究结果表明:两种融资模式下最优批发价格随制造商加工成本的增加递增,最优订货量、转移支付及供应链总利润随制造商加工成本的增加递减;保理融资模式下制造商的最优订货量、供应链总利润及转移支付均大于直接贷款模式下;且当制造商向供应商所报成本为其真实成本时,制造商所获利润最大。     

不完全信息条件下合作伙伴分拆机制

在不完全信息和共同价值以及所有权人是风险中性的情况下，考察合作伙伴的资产分割的简单机制，其中所有权人占有不同份额，机制设计者没有关于所有权人估价信号分布的信息。本文主要研究分配机制能否导致分配的公平性．证明分割与选择机制总是偏袒选择者且有失公平性。研究结果为我国股票市场的股权分置改革提供了有益的借鉴。     

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。     

不完全概率信息下的决策方法

Ｐａｒｋａｎ（ＥＪＯＲ，１９９４）提出了在已知状态概率范围的局部信息下用线性规划方法确定决策问题的有效策略集的方法。本文将介绍Ｐａｒｋａｎ方法并应用凸锥模型将该法推广到更一般的，决策者只能提供各种自然状态出现可能性的成对比较的情形，由于该法可用于群组决策，并比Ｐａｒｋａｎ１９９４的方法所需直接信息更少，因而具有更普遍的实际意义与应用价值.     

不完全信息下交通网络的关键路径问题

在交通运输中．车辆总是选择最短路径行驶。然而因各种突发事件（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．此时原来的最短路径就很可能失去其最优性．从而增加交通运输的成本。为了解决这一问题．本文提出了不完全信息下交通网络的关键路径问题．给出了相应的求解算法．并分析了其时间复杂性。然后结合实际交通网络给出算例．最后指出这对提高交通运输的效率更具有实际意义。     

不完全信息下异质多寡头投资的复杂性研究

提出了一个不完全信息下的异质多寡头投资竞赛的非线性动力学模型,然后以三寡头为例进行数值仿真,研究了其Neimark-Sacker分岔的存在性,接着通过计算第一Lyaponov指数,对模型中产生的Neimark-Sacker分岔的方向及其不变封闭曲线的稳定性进行了计算和证明,最后对系统的复杂性演化路线进行了相应的数值模拟...     

信息不完全共享下MC供应链动态调度模型研究

为解决信息不完全共享环境下,大规模定制供应链的动态调度问题,提出了基于蚁群算法的多企业交互调度模型.模型中,供应链企业均具有各自独立的异构生产调度系统,企业在互不了解完全生产信息的情况下,通过企业代理之间的反复、自动交互,对订单任务分配及合作时序进行协调,从而实现供应链动态优化调度.仿真实验证明,此模型具有良好的调度效果和稳定性.     

PPP项目提前终止下社会资本机会主义行为研究

Public-private partnership (PPP)项目提前终止时易发生社会资本的机会主义行为,很有必要研究提前终止过程中社会资本机会主义行为的产生机理与应对措施,以保护政府和公众利益.本文根据公私双方在PPP项目中的关系,构建了政府与社会资本的博弈模型,并在前景理论的假设下,对存在终止预期的公私双方不完全信息静态博弈进行了分析.研究结果发现有限理性使得社会资本在博弈中会从混合策略偏离到纯策略;在不同的终止预期情况下,对偏离造成的影响不同.     

不完全竞争条件下的证券均衡价格

在不完全竞争框架下,分析了证券市场均衡价格形成过程,在拉丰-马斯金模型的基础上,建立了一个拥有私人信息的机构投资者与众多散户间的两时期交易模型,并分别讨论了不同均衡下机构投资者持有不同信息时,机构投资者和散户偏爱的均衡类型.结果显示,机构投资者偏爱混同均衡是有条件的,并且找到了条件的具体边界范围.最后讨论了不同均衡定价下的交易双方效用问题.     

不完全市场下收益最大化期权定价法

从投资收益最大化角度提出了求解不完全市场期权价格的一个新方法. 通过分析多叉树模型中投资者的收益, 然后基于投资收益最大化原则, 运用套期保值近似复制期权的有效期末的收益函数, 进而得出初始时刻的期权价格. 该方法没有限定收益函数形式, 充分体现了期权的投资避险功能, 数值算例表明该算法可行有效.     

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。     

众人拾柴火焰高:不完全信息交流社会网络与市场质量

本文主要探究不完全信息交流社会网络对金融市场质量的影响.构建了基于信息交流群形成的不完全信息交流网络,其中加入信息交流群的方式包括分享信息和付费.在噪音理性预期框架中得到了解析的均衡资产价格和均衡知情交易者比例.理论与数值分析结果表明:当市场中的私人信息总量固定时,完全信息交流的社会网络因有利于扩散私人信息,从而有利于提高市场效率和降低资本成本.然而,对于更现实的信息获取内生情形,规避信息获取搭便车行为的不完全信息交流模式能激励社会网络中更多的投资者获取私人信息,进而能通过大幅增加市场的私人信息总量来提高市场效率、市场流动性以及降低资本成本、资产收益风险,即不完全信息交流比完全信息交流的市场质量更高.本文的发现为我国金融资产定价和金融市场发展提供了新见解和政策启示.     

不完全信息下的ELECTRE权重鲁棒性分析方法

就ELECTRE-Ⅲ的权重提出了一种基于线性规划的鲁棒性分析方法,给出了不完全信息条件下的鲁棒性判别条件和鲁棒性设计步骤。分析计算结果表明这种方法是实用有效的,为ELECTRE-Ⅲ权重的设置提供了新的思路,同时对其他多属性决策方法也有适用性。