基于随机博弈实验的投资者情绪形成与演化

运用实验经济学研究了投资者通过重复随机协调博弈寻找最优决策的过程,并在此基础上分析了投资者情绪演化机制和原理。实验证据证明,此博弈中任何形式的协调都是投资者通过不断寻找聚点均衡,并理性选择完美贝叶斯纳什均衡的结果。这一演化机制不但揭示了诸如动量效应、反转效应和过度交易等常见的证券市场投资者情绪背后的形成机理,还证实了即使在理性假设前提下,投资者通过群体博弈仍然会形成非理性情绪的演化和集聚。     

基于情绪的人工生命行为选择机制研究

揭示了基于情绪的行为选择机制.环境意义事件以反馈情绪方式为生命体感知,而驱动大脑进行思维活动,形成行为方案;生命体对行为方案进行评价,产生驱动情绪,驱动行为实施;行为作用于意义事件产生结果再以反馈情绪形式为生命体感知,往复循环形成情绪行为机制;借鉴前景理论,建立行为特征函数对情绪进行量化;依据情绪强度趋高和中等情绪行为高效原则建立情绪行为选择机制.运用人工生命Swarm软件平台进行模拟,验证了情绪行为选择机制正确性.     

国际合资企业中机会主义行为的演化博弈

有限理性的IJV成员在进行机会主义行为策略选择时必然会受到外界环境不确定性的影响.引入漂移来刻画这种影响,并运用演化博弈理论,建立带有漂移项的"蜈蚣博弈'模型,对有限理性参与人的国际合资企业(IJV)的机会主义行为进行分析.通过对一轮学习、二轮学习和五轮学习的"蜈蚣博弈'中各参数变化的数值计算,分析得出,外界环境越动荡,IJV成员机会主义行为的可能性反而越小;而外界环境越稳定,IJV成员机会主义行为的可能性却越大;并且IJV成员的机会主义行为还受成员长短期定位、预期收益及投入成本等因素的影响.     

基于元胞自动机的合作进化分析

为研究影响群体博弈的关键因素与理性行为作用，在M．Doebeli等工作基础上，设计元胞自动机仿真实验。实验结果显示：（1）在一定空间邻域关系下，博弈局中人数量是影响博弈结果均衡的关键因素；（2）合作行为从局部通过空间集聚向全局扩散。得到的主要结论：（1）理性选择使零和博弈转换为非零和博弈；使局中人的理性行为从自利转换为有限利他。（2）个体间合作是一种自然的稳定进化过程。所得结论揭示了在一定空间条件下，个体博弈均衡点随个体数量增加发生转移，使个体间合作状态从非合作向合作进化；得到了解释复杂博弈行为的新结论。     

虚拟人追逐行为的一种决策模型

行为仿真是虚拟现实领域中的一个重要课题,追逐是动物和人类最常见的行为,建立追逐行为模型是一个有趣的话题。分析了一种包含追逐者和逃跑者的追逐行为,引入人的生理参数和情绪参数,建立了情绪、体力和速度之间的计算公式。根据非合作动态博弈原理建立了行为决策模型,我们在计算上进行了仿真实验,结果表明,我们的模型能较好模拟生命体追逐行为的一些生理特征和心理特性。     

基于心理学博弈理论的互惠行为模型分析

互惠行为是人类社会活动中的一种基本的行为方式,它不同于主流经济学中"理性人"的行为方式,并对社会经济活动和制度产生重要的影响。本文主要的工作是根据互惠行为的特征,给出了反映互惠行为程度的互惠函数,并在"心理学"博弈理论的分析框架下提出了互惠均衡的概念,由此建立模型进行分析。在此基础上,进一步讨论互惠均衡的一些性质和应用模型结果解释互动中的一些行为现象。最后,将互惠博弈模型应用于劳动经济学中的雇佣关系分析,解释阿克洛夫把雇用关系理解为"礼物交换"的观点。本文所探讨的理论和应用研究进一步丰富了经济学行为理论,并有着一定的理论作用和现实意义。     

智能系统冲击下员工合作行为机制：从个体博弈到群体行为反转

为揭示智能系统冲击下企业员工的合作行为机制，基于激励-保健理论，运用博弈论、突变理论和元胞自动机相结合的研究方法，通过激励-保健理论分析影响员工合作行为的因素，利用博弈模型表达员工个体间相互合作的关系；运用元胞自动机建立员工群体合作行为演化仿真模型，对仿真结果，运用突变论进行群体行为突变分析，揭示不同规模员工群体行为反转的机制。研究发现：不同规模的员工群体行为选择演化中均存在突变现象，可由尖点突变模型来解释；智能系统不仅影响员工个体与群体行为选择，还影响员工群体行为稳定性；智能系统若能降低合作成本，则在劳动密集型场景中员工行为反转的可能性增加，在技术密集型场景中员工行为反转的可能性减少。研究结论揭示了智能系统冲击对不同场景中不同规模员工群体合作行为的影响，从员工个体博弈和群体行为状态反转两个方面分析了员工合作行为底层机制，丰富了合作行为相关理论；研究框架有效整合了博弈模型、元胞自动机和尖点突变模型，发现智能系统中员工个体间交互以及群体行为选择演化的新特点，为企业提供实践指导。     

情绪虚拟主体研究

建立了一个虚拟主体认知框架,然后探讨了动机模型、个性模型、情绪模型、以及行为模型.动机模型是基于马斯洛理论建立的.考虑了个性对情绪的影响.情绪模型考虑了OCC模型中的六种情绪.使用模糊推理系统,情绪转变机制、以及情绪衰减机制来计算情绪强度.最后给出了行为选择方法和情绪行为表现方法.通过实验表明,所提出的情绪模型是合理的,它可以使虚拟主体表现更加让人信服且更有趣.     

舆情传播与应急决策的结构化描述及其相互作用规律

运用多案例分析方法从属性层次提出了舆情传播和应急决策的结构化描述方法,进而借助"情景-应对"研究范式,刻画了二者的相互作用机制,分析了二者的博弈关系.然后,考虑到博弈双方的行为具有动态性、多目标、目标偏好和公平偏好,引入演化博弈论方法研究了舆情传播和应急决策之间的相互作用规律.进一步,运用实际案例验证了理论研究的有效性,并运用仿真方法考查了该案例中博弈双方的目标偏好行为和公平偏好行为对演化博弈稳定性的影响.     

计及银行核查作用的授信质押融资演化博弈分析

为研究物流企业和贷款企业授信质押融资时的博弈行为,建立考虑银行核查作用的两企业演化博弈的非线性模型,对其进行了稳定性分析,还借助钟万勰等发展的精细积分方法开展了数值研究,理论分析和数值计算结果吻合较好。研究表明:监管成本、罚款金额等参数都是博弈双方策略选择的影响因素;另外,银行合理调整信用等级,将显著影响博弈双方积极性,达到强化融资监管的目的。     

基于演化博弈的重大工程业主与勘察机构合作机制

为研究重大工程前期勘察阶段业主与勘察机构的合作问题,以业主和勘察机构有限理性为前提,基于演化视角建立双方决策行为交互的博弈模型,探讨了参数变化对于演化稳定策略的影响,并用仿真实验的方法研究参数的取值与初始策略选择对于演化结果的影响。研究结果表明：合理的超额分配系数对促进双方合作有积极意义,且存在一个最优的系数使得双方合作的可能性最大;双方的成本对于均衡结果的影响呈现差异化的结果;风险分担机制的设计可有效促进合作。     

动态惩罚机制下互联网金融平台行为及监管策略的演化博弈分析

运用演化博弈理论研究了互联网金融平台行为及监管策略的博弈演化过程,系统考察了互联网金融平台行为及监管博弈过程的影响因素,并重点对固定惩罚机制和动态惩罚机制下互联网金融平台行为及其监管策略博弈均衡进行了比较.研究表明,固定惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构的博弈过程不能达到稳定的均衡状态,两个群体的行为呈现周期模式.动态惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构间的博弈演化轨迹呈螺旋收敛的趋势;互联网金融平台的"自律"的初始概率不同,其随时间演化收敛到不同的均衡值;提高最重惩罚度上限,互联网金融平台选择"自律"行为策略的概率增加.     

突发事件中网民负面情绪决策的BDI模型

本文基于"信念-愿望-意图(BDI)"模型,建立网民负面情绪的BDI规则推理模型,设计网民负面情绪BDI推理算法,分析突发事件中不同阶段、不同类型网民在特定政府应急响应措施的行为规律,在此基础上,通过典型的社会安全类突发事件微博数据进行了仿真实验和模型验证,从而揭示网民负面情绪的动因和演变规律,支持政府应急响应策略的制定。本文建立的网民负面情绪的BDI规则推理模型可以适用于突发事件网民负面情绪的调节建模。本文的研究结论指出政府采取不同类型、不同强度的应急响应措施,会影响网民的负面情绪变化,采取减弱和重建两类措施能收到更好的效果,在事件爆发阶段要提高调节的频率,在事件其他阶段也要适时进行调节,才能达到最好的引导和调控效果。政府进行调节会在很大程度上影响交互型网民,但对自我中心型网民的影响较小。     

基于RDEU理论的n人非期望效用博弈模型及其应用

分析了经典博弈论理性行为假设的局限性,基于RDEU理论提出了新的n人非期望效用博弈模型,给出了其纳什均衡的定义和存在性的相关定理.通过"夫妻之争"博弈问题的实例分析,揭示了博弈问题的纳什均衡与局中人的偏好态度相关,表明了该模型的有效性.     

有限理性条件下进化博弈均衡的稳定性分析

基于博弈方有限理性的假设,运用生物进化的“复制动态”机制对同质两群体3×3对称博弈中博弈方的学习和策略动态调整进行模拟,建立了其复制动态系统。然后,利用动力系统理论,分析系统进化均衡的稳定性情况,完整地给出了系统的全部动力学行为。     

基于价格不完全揭示信息资产定价的B股折价

我国B股折价问题作为证券市场分割的异例,受到国内外众多学者的关注.注意到投资者情绪和股票流动性在股价上涨和下跌两个方向的不同作用,本文分别对A股和B股建立了价格不完全揭示信息的理性预期均衡资产定价模型,来研究投资者情绪和噪音交易者行为对B股折价的影响,并通过实证研究对模型结论进行了验证.本文的研究结果表明,A股不知情者的情绪与B股折价正相关,A股噪音交易者行为与B股折价负相关,B股噪音交易者行为与B股折价正相关,同时,由于制度原因造成的系统性差异也是B股折价的一个重要原因.     

损失厌恶型n人非合作博弈Nash均衡

基于参与人是完全理性的期望效用理论是分析经典非合作博弈问题的基本理论,然而越来越多的研究表明,博弈中的参与人往往呈现出有限理性的特点.本文考虑有限理性参与人具有损失厌恶的行为特点,并对此类n人非合作博弈的Nash均衡进行详细研究.首先,根据参与人损失厌恶的行为特点,设置了n人非合作博弈安全水平参照点,并证明此参照点存在且唯一.然后,基于该参照点定义了竹人非合作博弈的损失厌恶Nash均衡,借助Brouwer不动点定理证明了该博弈均衡的存在.最后利用算例进行分析和验证,结果表明参与人的损失厌恶行为会对博弈的均衡策略产生影响,同时参与人的支付效用也会随之发生变化.     

货车事故中哄抢现象发生机制及其演化规律

针对货车事故中的哄抢现象,通过多案例研究给出货车事故的规范性结构化描述.在提出行为决策的集合描述方法基础上,从货车事故和行为决策的结构化要素层面上研究了哄抢现象的发生机制.进而运用累积前景理论和演化博弈论研究了该机制中博弈关系的演化规律.结果表明,民众和政府部门构成的系统没有演化稳定策略,在一定条件下具有中心型不动点,而博弈结果的不确定性大小取决于博弈双方对各自得失的认知价值.最后,以算例形式分析了博弈双方的支付构成要素对博弈关系演化的中心型不动点位置的影响,为决策者提供决策支持.     

基于Nash均衡的港口集装箱运输模型

集装箱运输过程是货主和承运人两者市场博弈的结果.从货主和承运人两者经济行为的Nash均衡出发,对港口集装箱运输系统和过程进行了研究,建立了港口集装箱的运输模型,用于分析和计算集装箱在港口的箱源分配和货运量,并以亚洲主要港口为对象进行了模拟和验证,结果表明:模型的计算结果与港口的实际货运量基本一致,所建立的港口集装箱的运...     

进化博弈模型中有限理性个体学习机制设计框架

进化博弈突破了传统博弈理论完全理性的限制，提出了一种动态分析方法，模型中的动态产生的根源就是个体的学习行为，因此学习机制的设计是分析进化博弈问题的基础。本文在划分决策过程的基础上提出学习机制的设计框架，并针对不同的决策阶段具体设计了不同的学习机制模型，为进一步研究进化博弈问题提供了理论依据。