不完全信息公权寻租竞赛与寻租治理

通过在竞赛模型中引入监督者,建立了不完全信息公权寻租竞赛模型,给出了贝叶斯Nash均衡的5种情况及其存在的条件。用数值分析方法得到平均浪费的社会资源随参数的变化图形。针对中国当前反腐的现实情况,根据研究所得结论,给出了反腐败的政策建议。     

寻租现象监督治理的不完全信息动态博弈分析

针对寻租治理过程中存在的信息不对称性,建立了政府稽查部门和利益集团之间的三个不完全信息动态模型,给出了各自的子博弈精炼贝叶斯纳什均衡.结果表明,单纯的对寻租行为进行处罚或对稽查行为进行奖励,并不能有效的减少寻租现象,而只有在处罚寻租行为的同时,对不同稽查行动进行普遍的激励,才能改善治理的效果,有效防止寻租行为.     

随机到达的不完全信息对专利竞赛的影响

考虑不完全信息、技术不确定性和竞争, 建立了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研发所需的临界信念,并进一步分析了两对称企业专利竞赛可能出现的均衡类型及产生条件.结果表明,专利固有的``赢者通吃'特性、技术不确定性使企业产生推迟投资和提前投资两种不同效应;信号到达速度越快、信号质量越高, 追随者投资所需信念越高;企业间的竞争均衡可能出现占先均衡和同时投资均衡.     

基于不完全信息竞赛理论的员工激励机制研究

在企业组织管理过程中,有效激励是增加员工努力程度最主要的行为驱动力.当企业的薪酬与晋升方案确定时,如何借助信息理论进一步完善激励机制,增强员工的努力程度具有重要研究意义.文章借助不完全信息下全支付拍卖模型,分别刻画了企业公开披露绩效考核结果与否时员工的均衡行为,系统分析了不同信息披露机制对员工努力程度的影响.研究发现:从企业的角度,为充分调动员工努力工作,应选择不公开前一阶段绩效考核结果;从员工的角度,为最大化自身利润,无动机相互告知绩效考核结果,保证了企业信息披露机制的有效性.据此,本文认为在现有激励理论的基础上,可以从信息披露机制设计角度,进一步优化对员工的有效激励,提升企业效率与竞争力.     

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...     

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.     

不完全信息的多属性粗糙决策分析方法

针对有偏好信息但信息不完全的多属性决策问题，给出了一种基于拓展粗糙集的决策分析方法，首先提出了扩展优势关系的概念；其次用扩展优势关系代替经典粗糙集中的不可分辨关系得到知识的粗糙近似，证明了粗糙近似的两种等效表示方法及基本性质，给出了分类决策规则；最后通过一个实例说明方法的可行性与有效性。     

不完全信息的多属性决策问题的方案排序法

针对不完全信息条件下的多属性决策问题建立一种模型，基于此模型提出方案排序的算法，且从理论上证明它的合理性。数值例子验证了该算法的有效性。     

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     

双重信息不对称下经济竞赛机制的效率问题

研究在悖逆选择与败德行为两种典型的代理问题并存下（即双重信息不对称）有效的经济竞赛机制之存在性问题,道德刻划了双重信息不对称下有效的经济竞赛机制之特性,尔后证明了一般情况下激励相容的竞赛机制未能引致异质代理人如实进行自我选择,最后说明委托人如何通过调整监测精度以设计有效的经济竞赛机制。     

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。     

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。     

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。     

不完全信息的一致性和冗余性问题的研究

针对权重信息不完全的多属性决策问题,提出了检验信息的一致性和冗余性的数学模型,给出了通过不断删去"冲突"约束条件而使参数系统由不一致变为一致的方法,并从理论上对这些模型和方法的合理性进行了论证.     

不完全信息动态二维Cournot博弈模型及均衡

在文献[1]和[5]的基础上，讨论两个企业关于具有一定替代性的两种产品的不完全信息动态二维Cournot博弈模型及其精练贝叶斯Nash均衡．进一步分析当两种产品不存在替代关系时，这个二维Cournot博弈的精练贝叶斯Nash均衡与对这两种产品单独博弈的精练贝叶斯Nash均衡的关系，分析结果表明一维博弈及均衡是多维博弈及均衡的特殊情况。