信息不对称时基于过度自信代理人的工资契约研究

非对称信息条件下建立了具有过度自信代理人的委托代理模型.基于模型讨论了代理人过度自信行为对其自身努力水平及委托人利润的影响,得出:与对称信息情形相比,信息不对称条件下,代理人的努力程度更低,委托人利润也会减少.代理人的过度自信特征能降低信息不对称对委托人的不利影响,因而后者更愿意选择过度自信程度高的代理人合作.     

代理人在职消费对动态多任务激励契约的影响

将代理人的在职消费行为引入到动态多任务委托代理框架中,构造了代理人在职消费行为下的两阶段多任务模型,分析了代理人在职消费行为对动态多任务激励契约的影响.研究结果表明:一是任务为两阶段时,无论代理人有无在职消费行为,代理人的努力程度随着时间均呈上升趋势,这就表明当委托人在设计契约时,如果委托人期望代理人在第一阶段的努力水平不低于第二阶段的努力水平,就需要适当提高第一阶段的业绩薪酬系数;二是代理人在职消费自利行为并不一定会提高自身的努力程度,需要依据在职消费行为对绩效的影响情形来具体分析;三是在两阶段内,代理人存在在职消费时,委托人可适当降低业绩薪酬系数.     

具有竞争关系的多参与人委托代理问题研究

针对多委托人一多代理人委托代理问题,本文在多委托人之间和多代理人之间均存在竞争关系情形下,建立了非对称信息委托代理模型.分析表明,代理人努力水平对其产出的作用越敏感,代理人和委托人都越愿意付出更多努力;当委托人业务能力高低对代理人的影响较敏感时,委托人更愿意花心思去提高业务能力;委托一代理关系中的任何一方竞争过于激烈时会被处于委托一代理关系中的另一方利用.     

基于有信息委托人视角的创意转化契约设计研究

为了形式化一个有信息的委托人在创意的转化过程中,与代理人缔约时所面临的信号显示问题,以创意的特性为基础,通过建立Stackelberg信号博弈模型,证明了创意转化契约分离均衡的存在性,并分析了知识产权保护强度和产业成熟度对均衡契约的影响。研究还发现,当同时存在委托人的逆向选择和代理人的道德风险时,分离均衡契约使得代理人的努力水平会产生向下的扭曲。     

基于双边风险厌恶及存在监督的委托-代理模型研究

研究了委托人与代理人双边风险厌恶及存在监督情形下的委托-代理问题.结论表明非对称信息下最优风险分担系数是委托人风险厌恶程度的递增函数,是代理人风险厌恶程度的递减函数,代理人努力水平是其风险厌恶程度的递减函数.监督措施的存在提高了对代理人的激励强度.     

基于双边过度自信及风险厌恶的委托-代理问题研究

研究了委托人与代理人双边过度自信倾向及风险厌恶偏好情形下的委托-代理问题.结论表明最优风险分担水平随着委托人风险厌恶程度及代理人过度自信水平的增大而增加,随着代理人风险厌恶程度和委托人过度自信水平的减少而减少.最优努力水平随代理人风险厌恶程度及委托人过度自信水平的增大而提高,随委托人风险厌恶程度和代理人过度自信水平的减少而减少.     

信息成本、博弈规则与经济效率:兼议国有资产运营的制度选择

本文假设委托人或监督人能够以一定成本收集信息从而能依一定概率观察到影响委托人报酬的生产力水平 ,研究了存在信息传递成本的多委托人模型、零信息传递成本的多委托人模型和委托人 -监督人 -代理人模型 ,比较了不同的博弈规则或制度安排在均衡状态下的信息分布与经济体效率 .本文的研究结论表明 ,给定委托人或监督人的信息成本与信息处理能力 ,博弈规则是决定信息分布与经济体效率的关键因素 .存在信息传递成本时 ,由于坐便车行为 ,信息分布的不对称程度最为严重 ,也具有最低的效率 .零信息传递成本的多委托人模型中 ,信息不对称程度最弱 ,并且在很弱的条件下具有最高的效率 .委托人 -监督人 -代理人模型中 ,仅当监督人具有充分低的信息收集成本和充分高的信息处理能力时 ,才有可能具有较高的效率 .就本文的模型所支持的结论而言 ,国有企业的公司制改造 ,并降低资本市场传递与处理信息的成本 ,是更富于效率的一种制度安排 .相反 ,由于作为监督者的国有资产管理部门并不佣有产权 ,它没有足够的动机去认真履行监督职责 ,同时 ,诱导监督者其不与代理人串通作弊的成本之高昂 ,都将进一步降低这种制度安排下国有资产运营的效率 .     

委托代理制度下企业和代理人的最优策略研究

本文研究了存在信息不对称和委托代理冲突时企业的最优投资时刻,工资策略和代理人的最优努力程度选取问题.已知企业拥有对某项目的投资选择权,由于专业技术的限制,股东将委托代理者经营此投资项目.投资后,该项目产生两部分价值,一部分可被股东获知且和投资时刻相关,另一部分只有代理人能观察到,且这部分价值的分布和代理人的努力程度相关...     

基于委托代理理论的工程监理期望值模型

针对工程项目建设中委托人与代理人具有不对称信息,提出了一种基于模糊随机约束规划的工程监理主体行为激励引导的优化模型;由于代理人(工程监理)存在着私人信息,因此将保留效用假设为一个三角模糊变量,针对委托人在信息不对称的情况下,可能对代理人的实际努力程度估计出现误差,用随机变量描述代理人的努力程度,在多任务委托代理模型的基础上,结合工程监理特点,建立了基于模糊随机约束规划且符合工程监理工作实际的数学模型,并结合某工程项目实例进行运算,验证了构建的工程监理激励引导优化模型是正确的。     

基于委托—代理下的模糊报童问题

在委托-代理关系中.代理人的私人信息对委托人的决策会产生重要影响.因此,为了获取代理人的真实信息.设计一个有效的激励机制是委托人的核心问题.本文基于需求依赖于代理人的努力水平和模糊市场条件的假设,利用委托一代理相关理论,探讨了模糊报童问题的激励机制问题.首先讨论了委托人最优产量的确定问题.然后分别给出了可观测和不可观测两种努力水平下的最优激励机制,最后分析了模糊市场条件对委托一代理双方利益的影响.     

中国股市和债市波动溢出效应的MV-GARCH分析

股市和债市的波动溢出效应是研究金融市场信息流动、风险传递的重要内容。在估计了股市和债市候选MV-GARCH模型参数基础上,通过AIC准则等拟合优度方法选择了t分布型BEKK为最优模型,因为它更好的捕捉到了金融时序尖峰、厚尾的特征.结果显示,中国股市和债市波动溢出具有明显时变特征,波动影响不对称,股市对债市影响大于债市对股市影响。动态相关系数偏弱说明两个市场在资源配置能力、信息流动等方面存在显著的缺陷.     

上市公司财务绩效的改进集成评价研究——以26家运输公司为例

为解决以往上市公司集成评价模型中各方法评价结果不一致问题,本文构建了改进集成评价模型。该模型先采用层次分析法、灰色关联度法、因子分析法进行评价,并运用KENDALL-W协和系数法对各评价结果进行事前一致性检验;通过检验后,再分别运用算术平均组合评价模型、Borda组合评价模型和Copeland组合评价模型进行组合评价。为了衡量组合评价与各评价方法的评价结果是否吻合,应用Spearman等级相关系数进行组合评价方法的事后检验,并根据Spearman等级相关系数的大小,选出最优的组合评价方法。最后,对中国26家上市运输公司财务绩效进行了集成评价的实证研究,并以算术平均组合评价模型的标准得分为聚类指标,采用欧氏距离法对26家上市运输公司进行聚类。结果显示:铁路、水路、公路运输各存在一个典型绩优企业,分别是:铁龙物流、北京传媒、海峡股份,四类上市运输公司中铁路上市公司财务绩效最优。     

水资源配置方案综合评价中的信息损失测度研究

水资源配置的多属性特征使得在方案综合评价中依据不同的聚合方法,能够获得不完全一致的方案排序结果。本文从水资源配置方案评价的决策矩阵及方案排序结果中的信息量大小入手,利用信息熵理论和斯皮尔曼等级相关系数提出衡量水资源配置方案综合评价中信息损失的香农斯皮尔曼测度。并构造由2种权重(熵权法权重、证据理论权重)与3种评价模型(简单加权法、模糊优选法、TOPSIS)组合而成的6种综合评价模型。最后,将香农斯皮尔曼测度运用到天津市水资源配置方案综合评价过程中的信息损失的衡量,并与文献中的综合评价模型所得结果进行比较。结果表明,采用证据理论权重-模糊优选评价模型所得评价结果的绝对信息损失和相对信息损失最小。通过水资源配置方案综合评价中的信息损失测度研究,能够使得水资源配置方案综合评价过程更加透明,并为决策部门选取理想的水资源配置方案综合评价方法提供决策支持。     

A mathematical programming-based scheduling framework for multitasking environments

A new paradigm along with a mixed (binary) integer-linear programming model is developed for scheduling tasks in multitasking environments, for which the number of completed tasks is not a good measure. One special case falls into the realm of deteriorating jobs. Polynomial time optimal solution algorithms are presented for this and one other special case. As the complexity of the original problem is believed to be strongly NP-hard, an efficient solution algorithm, based on tabu search, is developed to solve the problem. Small, medium, and large size problems are solved, and the solution obtained from the algorithm is compared with that of the optimal solution or the upper bound found from using the Lagrangian relaxation. Where it was measurable, the search algorithm gave quantifiably good quality solutions, and in all cases it had a much better time efficiency than the branch-and-bound enumeration method. A detailed statistical experiment, based on the split-plot design, is developed to identify the characteristics of the tabu search algorithm, thus guaranteeing a solution that is significantly better in quality. A conjecturing technique is introduced for problems with very large planning horizons. This technique had remarkable time efficiency with no apparent loss of quality.     

Existence of solutions and optimal control for reflecting stochastic differential equations with applications to population control theory *

For the d–dimensional reflecting stochastic differential equations (1) with non-smooth boundary and unbounded domain the existence of a strong solution, (weak solution) is obtained under the conditions that the coefficients are less than linear growth and they are non-Lipschitz, (and the diffusion coefficient is non-degenerate, the drift coefficient is bounded and measurable only). Moreover, the Girsanov theorem and the martingale representation theorem with respect to system (1) are also derived. Then by using the Ekeland lemma and the martingale method the existence, necessary and sufficient conditions for an optimal control and an optimal control are obtained. The results are then applied to solve an optimal control problem for a stochastic population model     

基于CCSD多属性评价方法的区域经济竞争力研究

针对于主成分分析方法在区域竞争力研究中所表现出的局限性与不足,本文采用了一种基于相关系数标准差(CCSD)的多属性评价方法。该方法综合考虑了指标属性值的相关程度和偏差大小对评价结果的影响,并通过构建CCSD模型将其影响反映到指标权重的确定上,从而能够有效地克服主成分分析方法和传统的多属性评价方法在评价实施过程中属性权重确定的主观性。CCSD多属性评价方法在指标权重确定中消除了指标间的相关性影响,因此在指标选择上不再受统计量的局限,从而能够通过指标数据确定指标权重,依据客观数据得到评价结果。本文应用该方法对我国31个省市自治区的经济竞争力进行了对比研究,发现其评价结果与实际经济发展现状相一致,从而证实了该方法的有效性和实用性。     

基于先验信息和一维数据聚类的专家赋权方法

多属性群体评价方法研究中,对专家赋权是一项重要的研究内容。本文结合专家的先验信息和后验信息,提出了一种确定专家权重的方法。首先,利用专家历史评价活动中的序值相关系数,做出本次评价活动的预测值,进而确定专家先验权重;其次,基于群体共识视角,对各专家所给出的指标信息进行一维数据聚类,结合不同分组情况下出现的概率,计算出专家后验权重;最后,将两类权重进行组合确定最终权重,并用一个算例验证了该方法的有效性以及合理性。     

小样本下相关系数的检验与区间估计——基于Bootstrap的研究

本文首先介绍了样本相关系数的计算公式以及在联合正态分布下的假设检验和区间估计方法,同时指出了其对样本的要求,然后就小样本下相关系数的区间估计和假设检验问题给出了基于bootstrap方法的解决途径,分析表明bootstrap方法非常适合用于未知总体分布形态小样本下的区间估计与假设检验。     

基于Copula函数的我国股指期货风险及套期保值实证研究

运用SJC-Copula-GJR模型,计算了持有沪深300股指期货多头和空头两种组合的VaR值和最优投资比例,模型的特点是能够准确地描述尾部相关关系,且其对尾部相关性的描述是非对称的,所得结论为投资者进行风险管理提供了可靠的依据.同时,通过构造加权的非线性相关系数来计算沪深300股指期货最优套期保值比率,解决了分布非正态、期货与现货非线性的问题,准确地度量了股指期货收益率序列的动态相依关系,实证研究表明基于Copula函数的套期保值有效性明显地优于传统模型.     

相关系数与相关性度量

研究了度量相关性的两个主要工具:线性相关系数和尾部相关系数.线性相关系数反映了变量间的线性相关性,这对于一般的椭圆型分布是合适的.但如果随机变量具有不对称的尾部变化特征时,要用尾部相关系数描述它们之间的相关性.通过相关函数C opu la,对沪深股市的尾部相关系数进行了定量分析.结果表明:沪深股市具有较强的相关性.