不完全信息静态库诺特模型均衡分析

文章通过引入两企业成本类型的预测概率建立了静态库诺特模型,分析了其在信息对称和信息不对称条件下的关系以及对均衡产量的影响,从而得出了一些具有价值性的结论。     

对Cartel联盟机制的博弈分析及其改进

Cartd联盟是当前企业合作的重要形式，它以限价和限量为手段追求整个行业最大收益，然后根据公平分配机制分享利润。而利用纳氏混合策略均衡解的思想，研究n个企业的Cartd联盟合作机制的博弈情况。纳氏均衡解表明此合作模式因个别企业的背叛而导致该合作模式可靠性不强，引入惩罚机制后，得出保证Cartel联盟合作为博弈均衡解的条件，以求出了惩罚系数的取值范围。     

一个不完全信息古诺博弈动力学模型的构建

文章首先在Kopel古诺模型的基础上提出了一个不完全信息下的双寡头非线性动力学古诺模型;然后对该模型的四个不动点失稳后能否产生Neimark-Sacker分岔进行了判定分析:最后,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,并做了相应数值模拟.     

农地征收补偿过程中的完全信息静态博弈分析

文章借助完全信息静态博弈,对基于地方政府和失地农民之上的农地非农化的博弈过程进行了分析,建立了博弈数字模型,通过对模型的探讨,得出驱动地方政府选择违规征地和农民选择抵制行为的主要动力是对土地收益的争夺,并且制约地方政府选择违规和失地农民选择抵制行为因素不一样。最后提出了政策建议。     

基于TCF模型的保险公司规模经济的实证检验

本文采用超越对数成本函数模型,利用面板数据对国有保险、中资保险和外资(合资)保险企业(1996-2002年)的规模经济水平作了实证检验.     

商业银行竞争博弈模型的复杂性分析

目前我国利率市场化已初步形成,尤其是加入WTO后外资银行已全面进入中国市场,本文基于这种情形将古诺模型引入银行竞争领域,运用非线性理论对模型的不动点的稳定性进行分析,从理论上给出了各参数对该博弈过程稳定性的影响,通过理论分析和数值模拟发现模型中某些参数变化到一定程度时,Nash均衡点会变的不稳定,从而使系统变的不稳定。     

不完全信息条件下的技术创新投资期权博弈分析

文章旨在分析两家企业在不完全信息条件下的技术创新投资,假定A企业具有优先投资的权力。在不透明的市场环境中,B企业通过观察A企业投资时点的选择,应用贝叶斯概率公式推断出A企业的成本类型,进而选择自己的最优投资时点。     

模糊环境下多企业间的产量竞争博弈分析

文章通过引入三角直觉模糊数将逆需求函数和成本函数模糊化,对模糊环境下多家企业间的产量竞争问题进行了博弈分析.构建了Cournot和Stackelberg两种竞争模式下的多企业产量竞争模型,对模型进行求解,得到两种竞争模式下的最优产量;分析了最优产量、市场均衡价格和企业数量的变化对产量的影响.     

保险市场中的信号传递博弈模型

本文运用博弈论知识研究了不完全信息条件下,保费作为信号的博弈问题。研究表明,由于信息不对称,保费作为风险识别信号的作用降低。     

成本函数的统计研究综述与应用

近年来成本函数统计方法的兴起引起了学界的广泛关注.尽管成本函数理论的应用成果颇为丰硕,然而在国内并未出现一篇对其进行介绍推广及系统梳理的综述类论文.有鉴于此,在回顾成本函数理论的发展历史的基础上,详细分析了现今占据主流的各种成本函数形式的优点和缺陷.同时,基于大量国内外的优秀研究成果,文章依据成本函数理论实证应用最为广泛的生产领域——金融、公共事业和制造业展开论述,展望成本函数理论的未来应用方向和技术改进方法,以供相关研究者参考.     

多水平模型及静态面板数据模型的比较研究

对两水平模型与静态面板数据模型进行对比分析：多水平模型主要用于分析具有层次结构的统计数据,面板数据模型是针对面板数据而提出的一种应用广泛的计量经济模型。面板数据可以看成是具有截面水平与时间水平的两层数据,两水平模型也能对面板数据进行分析,在一定条件下具有一定的相似性。因此,提出多水平的静态面板数据模型,为分析具有多个层次结构的面板数据提供分析工具。     

统计执法的博弈分析

针对目前中国统计数据失真相当严重并引起社会各界普遍关注的现象,运用博弈论作为分析工具,引入重复博弈研究了统计执法中数据报方与查方的利益冲突关系,从统计执法的角度揭示了统计数据失真的主要原因,并提出了相应的五项对策。     

基于外部干预的统计数据博弈模型链

当前社会各界仍普遍反映我国政府统计数据质量较差,其中一个重要原因就是外部干预造成的。本文建立的统计数据非生成过程的三个博弈模型证实和模拟了外部干预统计数据质量的动力和途径,说明了统计数据在干预下的上报倾向,并通过对博弈模型均衡及参数的分析,得出了相应的结论和改进数据质量的均衡观。     

Business-Cycle Analysis With a Markov-Switching Model

This article explores the Hamilton Markov-switching model through an analysis of the business cycles of eight developed market economies. Forecasting and specification tests suggest only marginal improvements over linear autoregressive models. Yet filtered and smoothed conditional probabilities indicate turning points in business cycles that closely correlate with turning points from traditional methods. Tests regarding the asymmetry of business cycles reject the null of symmetry for most countries.     

统计数据失真的动态博弈分析

各类统计主体都是利益主体,都有不同全局利益的个体利益。文章从博弈论和统计理论出发,建立了一个新的统计数据生成模型,首次给出了数据提供方报真与统计部门积极查假的充要条件,也提出了更有针对性的政策建议。     

Proportional Rate Model with Incomplete Covariate and Complete Auxiliary Information

This paper deals with the analysis of proportional rate model for recurrent event data when covariates are subject to missing. The true covariate is measured only on a randomly chosen validation set, whereas auxiliary information is available for all cohort subjects. To further utilize the auxiliary information to improve study efficiency, we propose an estimated estimating equation for the regression parameters. The resulting estimators are shown to be consistent and asymptotically normal. Both graphical and numerical techniques for checking the adequacy of the model are presented. Simulations are conducted to evaluate the finite sample performance of the proposed estimators. Illustration with a real medical study is provided.     

双寡头Bertrand博弈模型动态分析与混沌控制

基于价格博弈的Bertrand模型,文章构建四维的离散系统.依据现实经济活动,加入技术吸收效益讨论价格、利润和成本之间的关系.通过构建非线性离散动力系统,对系统的稳定性进行数值仿真.根据Sch-ur-Cohn判断得出内部趋于稳定的条件,延迟结构的时滞系数对系统的稳定性及复杂性有重要影响.并利用反馈控制对延时系统进行混沌控制,混沌现象在延时系统下成功的得到控制,使混沌行为运行于稳定轨迹,企业的市场竞争处于稳定状态,增加了企业的利润和收益.     

Short-Term GDP Forecasting With a Mixed-Frequency Dynamic Factor Model With Stochastic Volatility

In this article, we develop a mixed frequency dynamic factor model in which the disturbances of both the latent common factor and of the idiosyncratic components have time-varying stochastic volatilities. We use the model to investigate business cycle dynamics in the euro area and present three sets of empirical results. First, we evaluate the impact of macroeconomic releases on point and density forecast accuracy and on the width of forecast intervals. Second, we show how our setup allows to make a probabilistic assessment of the contribution of releases to forecast revisions. Third, we examine point and density out of sample forecast accuracy. We find that introducing stochastic volatility in the model contributes to an improvement in both point and density forecast accuracy. Supplementary materials for this article are available online.