模糊环境下技术创新投资的期权博弈模型

在对称双头垄断期权博弈模型的基础上讨论了利润流现值和沉没投资成本为梯形模糊数的情形并进行了扩展,对企业技术创新投资策略进行了分析.构建了模糊环境下追随者、领导者的投资价值和投资临界值的模糊表达式并进行数值分析.分析表明:模糊环境下仍存在最优投资策略,随着梯形模糊数的沉没投资成本期望值的增加,企业的投资价值下降而投资临界值上升.为模糊环境下投资决策提供了一种解释.     

Knight不确定环境下基于模糊测度的期权定价模型

传统微观金融学用唯一概率分布表示风险的存在,而Knight不确定性则不能被单一概率分布所揭示.Ellsberg悖论指出Knight不确定性的存在会影响当事人的行为选择进而影响资产价格.本文提出Knight不确定环境下期权定价模型,运用λ-模糊测度和Choquet积分求解欧式无红利期权的价格,所得期权价格是一个区间而不是某个特定数值,这与Epstein的基础资产结果在形式上是一致的;相应的实证研究结果表明:模糊测度参数λ的取值的确可以反映投资者个体的主观情绪,并且λ的变化能够反应投资个体的情绪变化.     

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。     

基于模糊不确定环境的高新技术项目价值评估模型

对模糊不确定性环境下高新技术项目价值评估特点进行研究,在回顾传统价值评估模型的基础上提出了模糊不确定性环境下价值评估模型.借助Liu过程、Liu公式等不确定理论建立的模糊欧式看涨期权推导出模糊环境下的净现金流公式.结合传统的 NPV 评价方法、B-S方法的数值例子,对三种模型的计算结果作了比较, 结果表明:模糊环境下模型是高新技术项目价值评估的又一重要手段.     

基于不完全信息下对价比例的兼并时机

应用随机微分方程中的最优停时方法,在主并企业价值与目标企业价值的二重随机性以及二者具有相关性的条件下,研究了主并企业对目标企业满意的对价比例具有不完全信息的最佳兼并时机问题,通过建立考虑该对价比例的主并企业的兼并时机模型,得到主并企业的最佳兼并时机及相应等待期权的价值,并分析了不完全信息下主并企业支付的期望满意对价比例对兼并时机的影响.     

不对称信息下税收征纳行为的博弈分析

和谐税收征纳关系既有利于国家组织财政收入,也有利于发挥税收的分配作用,但由于征税机关和纳税人之间信息不对称,税收征纳双方存在博弈的空间.本文立足于非对称信息理论,分析纳税人隐瞒应缴税款与征税机关检查、罚款等因素的关系,运用博弈分析方法分析税收征纳双方的博弈行为,寻找征纳双方博弈的混合纳什均衡,以求建立良性税收征纳互动机制.     

基于实物期权方法的信息不对称下资产剥离决策研究

利用实物期权方法分析了信息不对称的委托代理框架下企业资产剥离决策.研究了委托人和代理人之间的信息不对称对执行资产剥离期权的影响,得到了最优激励合同并进行了算例分析.研究显示,与对称信息情况下相比,不对称信息使得执行资产剥离期权的资产临界价值降低,并且给委托人带来包括支付信息租金和效率损失等两方面损失.     

基于改进的灰色预测的模糊神经网络控制

采用等维新信息和提高原始数据列光滑度的方法对灰色预测模型进行改进,具有预测更准确的效果,结合采用模糊神经网络控制的精确稳定性特点,提出一种改进的灰色预测的孵化模糊神经网络控制算法,将其应用在具有大滞后、强干扰的孵化过程中。仿真和实际结果表明,提出的控制策略能够有效克服时滞过程的超调问题,具有较强的鲁棒性和自适应性。

Abstract：

Grey Predictive model was improved by using ＂moving window＂ and increasing the smoothness of original data,which can predict accurately,by combining grey predictive model with fuzzy neural network control algorithm which is accurate and stable.A fuzzy neural network control algorithm based on improved grey predictive model was proposed to be applied in incubation process which is lag largely and strongly disturbed.Simulation and running results show that the proposed control strategy can effectively overcome the overshoot caused by delay and has better flexibility and robustness.     

基于三角直觉模糊数的欧式期权二叉树定价模型

为了刻画欧式期权价格估计值的不确定性和投资者的犹豫程度, 用三角直觉模糊数表示期权标的资产价格的变化因子,构建了三角直觉模糊数二叉 树定价模型,并用风险中性定价方法研究单期欧式看涨期权的定价问题. 研究发现: 欧式看涨期权价格表示为一个三角直觉模糊数,其值体现了投资者对期权价格估计 值的肯定程度、否定程度和犹豫程度;利用三角直觉模糊数的截集运算法则得到了 欧式看涨期权价格的区间值. 数值算例表明, 用三角直觉模糊数得到的欧式看涨期 权的价格比用三角模糊数得到的价格更能体现投资者的犹豫性.     

基于长记忆性特征的欧式期权模糊定价研究

为了将金融市场的长记忆性特征纳入到不确定环境下欧式期权定价研究中,用分数布朗运动去刻画标的资产价格的变化过程.在分数Black-Scholes模型的基础上,考虑到金融市场的不确定性包括随机性和模糊性,运用随机分析、分形理论和模糊集理论构建了不确定环境下金融市场长记忆性特征的欧式期权定价模型.其次,分析了金融市场长记忆性的度量指标Hurst指数H对欧式期权定价的影响.最后,通过数值实验论证了该定价模型的合理性和可行性.研究结果表明:在不确定环境下充分考虑长记忆性特征得到的欧式期权定价模型更符合金融市场.