导读:本文包含了非对称信息博弈论论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:非对称,信息,局中人,商业银行,模型,系统,期权。
非对称信息博弈论论文文献综述
许梦博,戚振宇[1]（2016）在《委托代理、道德风险与国有资本经营的预算约束——基于非对称信息博弈论的视角》一文中研究指出国有资本经营预算是促进国有资本配置优化、国有经济结构调整、国有经济整体效益提高的有效工具,信息不对称会使得国有资本经营委托代理链中存在严重的道德风险,即代理人会编制容易执行的质量较低的国有资本经营预算,并在预算执行中挪用、侵吞预算资金,从而会严重影响国有资本经营预算作用的发挥。本文对信息对称及信息非对称条件下的国有资本经营委托代理博弈进行了分析,博弈分析的结果表明:信息对称条件下不会有激励机制的存在,信息非对称条件下需要建立激励机制;信息非对称条件下代理人的努力程度必然会低于理想水平,也即必然存在偷懒行为,因此需要建立约束机制以减少道德风险。实施国有资本经营预算可通过对国有资本实行增量分配和存量调整,有效引导新增国有资本投入到战略性新兴产业和关键领域中去,同时引导一般竞争性国企通过兼并收购、售股变现、破产清算等方式退出市场,从而促进国有经济的产业结构优化升级,增强国有经济的竞争力,推动国有经济整体效益不断提高。(本文来源于《江汉论坛》期刊2016年09期）
刘超,赵钦涵[2]（2014）在《基于Agent的保险系统非对称信息博弈研究》一文中研究指出本文基于保险系统复杂性特征和复杂性科学在解决系统非线性和复杂性交互行为方面的优势,针对保险系统中非对称信息的特点,运用博弈数学模型系统分析保险系统非对称信息,通过CAS理论构建了基于Agent的保险系统仿真模型并在swarm平台上实现了关于保险系统逆向选择问题的经典模型的动态仿真。结果表明:信息不对称产生了保险逆向选择和道德风险,妨碍了保险机制顺利运行,使保险系统资源配置效率严重降低。(本文来源于《金融发展研究》期刊2014年04期）
王建平,聂本武[3]（2013）在《基于非对称信息博弈理论的中小企业融资问题研究》一文中研究指出根据融资次序理论,分析我国中小企业融资的主要途径来源于商业银行贷款。根据国内学者从叁个视角研究我国中小企业融资问题,建立非对称信息下中小企业与商业银行的演化博弈模型,用数学方法论证了中小企业在一次性贷款状况下不还款的概率大的经济现象;通过非对称信息下混合策略的概率分析,提出了满足商业银行和中小企业的演化博弈混合策略模型理想博弈精炼Nash均衡的条件公式。(本文来源于《价值工程》期刊2013年33期）
柳飞红,傅利平,汪文良[4]（2010）在《企业与科研机构技术交易的非对称信息博弈分析》一文中研究指出企业通过向科研机构进行购买专利或使用权的这种合作创新方式来获取技术是一种重要的技术创新途径,这样既可以降低风险,又可以在技术引进消化吸收过程中提高自身的技术创新能力。本文应用博弈模型,对企业和科研机构的技术交易进行了研究,分析了技术交易产生的条件、技术交易产生、技术成果水平以及企业自身创新能力之间的关系。(本文来源于《中国农机化》期刊2010年03期）
杨锐,仕长鹰[5]（2010）在《基于非对称信息博弈下的系统性金融风险防范措施研究》一文中研究指出分析了系统性金融风险一旦产生所带来的危害及其表现特征。提出了处理好风险源头控制与末端治理的关系,开展对宏观金融的研究和行业产业的系统调查研究分析,规范行业信息调查分析和行业信贷政策研究工作,建立惩戒功能与激励功能相并重的风险管理机制,坚持正确考核导向处理好近期利益与长远利益的关系等七项措施。(本文来源于《现代情报》期刊2010年04期）
刘天赐[6]（2009）在《基于非对称信息博弈分析的零售商主导型供应链定价机制研究》一文中研究指出供应链协调是供应链管理中一个重要的研究方向,其主要通过各种供应链定价机制得以实现,前提是各种系统信息被各参与企业所共享,也就是信息对称。然而,供应链中的企业分属于不同的经济实体,相互之间存在着各种非对称的信息。同时,供应链定价机制中还有一个关于谁是定价主导方的问题。20世纪70年代以来,社会生产力的提高和销售市场竞争的日趋激烈,催生了一批具有市场影响力的大型零售企业。传统的供应商和零售商之间在产品定价上的主导权正在由生产商向零售商转换。在这种零售商掌握定价主导权以及非对称信息的条件下,如何通过定价机制来协调大型零售商与其供应商之间的利益博弈则日益成为了供应链管理中的一个重要而现实的问题。本文基于这样的现实,运用博弈论及概率论与统计学的理论和方法,构建分析了包含一个生产商和一个零售商的供应链在零售商处于定价博弈主导地位时的Stackelberg主从定价博弈模型,并且对模型的参数进行了灵敏度分析,试图找出零售商在信息不对称条件下的最优定价策略以及各参数的改变对零售商销售管理决策的影响。文章主要研究了以下几个问题:1 .在零售商对生产商的单品产品生产成本信息完全不清楚的情况下(即完全非对称信息)零售商的最优销售定价决策问题;2 .在零售商根据历史交易数据统计出了生产商的单位产品生产成本的统计概率分布时(即部分非对称信息)零售商的其最优销售定价决策问题;3 .对于部分非对称信息条件下零售商的最优定价决策,系统参数的变动对该最优定价决策的影响及其对零售商管理决策的启示。在本文所考虑的模型范围内,研究的主要发现有:零售商的最优定价策略及其销售管理决策与其对生产商的单位产品生产成本信息有着密切的关系:1 .在该信息完全非对称时,零售商若坚持定价主导权,将使得生产商、零售商和供应链渠道利益的下降。2 .在该信息部分非对称时,只要供应链渠道的利润率高于一定的边界值,零售商坚持其定价主导权可以实现在不影响生产商利益的前提下提高自身的利益。3 .在该信息部分非对称时,零售商需要根据市场对产品的最大可接受价格来调整其销售管理决策:1)当市场的最大可接受价格高于某一值时,零售商若降低对该信息的统计精度,则会提高生产商和消费者的利益,但却不影响到零售商自身的利益;2)当市场的最大可接受价格低于某一值时,该信息统计精度的降低会提高消费者、零售商和生产商的利益。3)无论市场的最大可接受价格如何,零售商都需要努力降低市场对该产品的价格敏感度和提高市场对该产品的最大需求量;4)当市场对该产品的价格敏感度高于某一特定值时,零售商应该停止该产品的销售;5)当市场对该产品的最大需求量低于某一值时,零售商应该停止该产品的销售,或者淘汰目前的供应商去挖掘产能更大的供应商。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2009-12-01）
田丰[7]（2008）在《商业银行信贷市场的非对称信息博弈及基于Agent的SWARM仿真》一文中研究指出文章首先对数学模型和计算机模型进行了阐述,对两种不同的建模方法分别作了详细的描述。构建了一个基于数学方程模型的实例,并求出其迭加解,较好地体现了数学模型的特征及应用。较全面地介绍了复杂适应系统中的典型计算机模型的生成过程,总结了计算机模型不同于数学模型的特性。然后把博弈论严密的逻辑结构和分析方法当作解决经济中的非对称信息问题的一个有效分析工具,运用非对称信息博弈方法,系统分析我国商业银行信贷市场的决定、制约因素,结合具体问题分别建立了我国商业银行信贷市场的事前逆向选择、事后道德风险的数学模型,并在这一模型基础上提出可行的商业银行信贷市场完善、改进的建议。文章用博弈数学模型对商业银行信贷市场非对称信息问题进行了建模。但传统的博弈模型是围绕具有完美理性的主体一那些能完美地预测自身行为后果(包括其他主体的反应)的主体建立的。这就是说参与博弈的主体的效用函数是主体在均衡路径上或非均衡路径上的行为的确定函数。而对于意外的不寻常的动态因素通常被视为主体“犯错误”或小概率的效用,不确定的偶然事件所造成。然而,面对真实的银行信贷市场,导致均衡变化的因素是多方面的,复杂的。博弈论虽然擅长处理经济系统中的非对称信息及机制设计,但博弈论面临一个严重的问题,就是它对参与主体在理性和行为能力基本假设方面上的理性基础采用的是一种“完全理性”的假设。目前包括合作博弈和非合作博弈理论都假设博弈参与者对参与的博弈有一个一致模型,认为他们总是做出最优化的选择并相信其他博弈参与者也会做出优化选择,认为参与者都具备关于博弈的公共知识。从有一个确定效用函数,完全理性假设出发,博弈论的一致模型属于数学模型的范畴,它实质上仍是化为数学方程求解。而事实上商业银行信贷市场中的各个博弈参与主体是“有限理性”的。有限理性意味着博弈方之间的策略均衡往往是学习调整的结果,而不是选择性的结果。而且,即使达到了均衡也可能再次偏离。因此建立在完全理性基础上的博弈分析方法和均衡概念,对于分析有限理性博弈的问题在某些方面并不太适用。针对有限理性的博弈主体,我们引入了复杂适应系统的概念来描述。这首先要对经济系统进行重新认识。现在的银行金融体系不是封闭的、机械的和线性的简单系统,而是开放的复杂的、具有适应性的、非线性的复杂系统。如此庞大而复杂的系统,光靠数学模型方法来解析其中的复杂关系是不够的。文章通过构建微观经济主体,运用SWARM软件平台,模拟银行信贷市场的生成,让博弈主体在此环境中,进行仿生命的运动,在仿真系统中对银行机构的涌现进行仿真模拟。通过改进模型,为微观经济主体逐步添加新的属性,提高其智能性,以图从更全面的方位去思考智能主体与客观世界的同一性。仿真结果表明,主体智能性的提高,是导致银行机构涌现复杂性的根源,同时微观经济主体的有限理性和非对称信息的不断调整、改进,使得系统静态均衡更趋成熟、稳定。这一现象让我们对现实的银行信贷市场有更深刻认识。这类问题没有一个确定的效用函数,系统中的主体是有限理性的适应性主体。求解这类问题要绕开建立“数学方程”的数学模型,而代之以用计算机程序定义的“计算机模型”。本论文结合当前国际经济理论前沿,从实际情况出发建立了商业银行信贷市场的非对称信息博弈数学模型,系统分析了解决该问题的机制设计。并针对博弈论在模型设定和分析中的困难,建立了一个基于Agent的直接计算机模型,在特定的软件平台构筑博弈环境,排除人为因素的干扰,使博弈结果可靠,有效率,更具直接性,现实性。全文以数学模型到计算机模型为主线,突出了它们各自的特征,共分八章。第一章是绪论,提出论文的研究意义,简要概括国内外相关研究的状况,对论文整体思路、内容及创新进行论述。第二章,简要论述数学模型,并以作者所撰写的一篇论文为实例,详细论述了一类“非常规”系统的数学模型与仿真方法,借以突出“数学模型”的主要特征。至于博弈数学模型,放在第四章进行详细论述。第叁章,对计算机模型的重要性进行阐述,分析复杂适应系统及涌现论中的主要计算机模型及建模方法,总结计算机模型的特性。第四章,分析我国商业银行信贷市场的存在风险,运用非对称信息博弈对国内学者很少涉及的事前逆向选择、事后道德风险进行分析建模,设计最优的合约。对改进现实情况提出建议。第五章,介绍复杂适应系统的形成和特性。本章内容包括了作者撰写的另一篇论文《基于复杂适应系统的经济建模仿真方法》,对复杂银行信贷系统进行理论阐述,比较计算机模型与博弈论数学模型的异同,提出基于Agent的计算机建模思想。第六章,介绍SWARM软件平台及其运行原理。第七章,在SWARM平台上构建基于Agent的银行信贷市场生成模型,对系统中的微观经济主体的行为规则、含义、结构特征进行定义和形式化,进行模拟仿真,并对仿真结果进行分析。第八章,是对整个论文的回顾和展望。(本文来源于《贵州大学》期刊2008-04-01）
王慧民,曲炜,白海威[8]（2007）在《基于非对称信息博弈的装备采购模型及对策研究》一文中研究指出装备采购中的众多问题是由于信息非对称造成的。阐述了非对称信息的概念和分类;应用博弈论方法分析了装备采购中非对称信息的相关情况,建立了非对称信息条件下的装备采购博弈概念模型;并应用所建立的模型,研究提出了解决装备采购问题的对策。(本文来源于《装备指挥技术学院学报》期刊2007年05期）
张宏卫,刘海云[9]（2007）在《企业并购的非对称信息博弈》一文中研究指出企业并购是市场经济体制下的一种产权交易活动。本文以并购和被并购方为主要研究对象,建立了相应的企业并购博弈模型,分析了双方的博弈过程,并提出一些建议和对策。(本文来源于《会计之友(上旬刊)》期刊2007年10期）
刘海云[10]（2007）在《基于非对称信息博弈下的经理人股票期权探析》一文中研究指出经理人股票期权,作为对经理人实行的一种长期激励机制,是一种管理制度上的创新,从非对称信息博弈理论来分析经理人股票期权的产生及存在的意义,有助于深入理解经理人股票期权的理论背景及作用.(本文来源于《平顶山学院学报》期刊2007年02期）
非对称信息博弈论论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文基于保险系统复杂性特征和复杂性科学在解决系统非线性和复杂性交互行为方面的优势,针对保险系统中非对称信息的特点,运用博弈数学模型系统分析保险系统非对称信息,通过CAS理论构建了基于Agent的保险系统仿真模型并在swarm平台上实现了关于保险系统逆向选择问题的经典模型的动态仿真。结果表明:信息不对称产生了保险逆向选择和道德风险,妨碍了保险机制顺利运行,使保险系统资源配置效率严重降低。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非对称信息博弈论论文参考文献
[1].许梦博,戚振宇.委托代理、道德风险与国有资本经营的预算约束——基于非对称信息博弈论的视角[J].江汉论坛.2016
[2].刘超,赵钦涵.基于Agent的保险系统非对称信息博弈研究[J].金融发展研究.2014
[3].王建平,聂本武.基于非对称信息博弈理论的中小企业融资问题研究[J].价值工程.2013
[4].柳飞红,傅利平,汪文良.企业与科研机构技术交易的非对称信息博弈分析[J].中国农机化.2010
[5].杨锐,仕长鹰.基于非对称信息博弈下的系统性金融风险防范措施研究[J].现代情报.2010
[6].刘天赐.基于非对称信息博弈分析的零售商主导型供应链定价机制研究[D].杭州电子科技大学.2009
[7].田丰.商业银行信贷市场的非对称信息博弈及基于Agent的SWARM仿真[D].贵州大学.2008
[8].王慧民,曲炜,白海威.基于非对称信息博弈的装备采购模型及对策研究[J].装备指挥技术学院学报.2007
[9].张宏卫,刘海云.企业并购的非对称信息博弈[J].会计之友(上旬刊).2007
[10].刘海云.基于非对称信息博弈下的经理人股票期权探析[J].平顶山学院学报.2007
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