基于不对称信息的企业激励问题研究

本文从信息不对称角度出发,运用信息经济学的相关理论,研究股东与经理人之间的利益博弈。在对股东和经理人之间的委托代理关系进行模型化的基础上,定量分析在信息不对称的情况下如何通过一个不完全契约以实现股东期望利润最大化的目标。     

信息不对称下公司代理成本控制

文章以会计信息不对称为基础,分析了信息不对称对我国上市公司代理成本的影响,并进一步提出理性防范信息不对称,降低代理成本的途径.     

政府审计与国有企业的信息不对称分析

在我国审计制度安排中,政府审计与国有企业一直保持着监督与被监督的基本关系,随着市场化改革的不断深入,这种关系的健康发展因双方信息不对称的客观存在和日益突出而受到了一定的阻碍,一方面,政府审计占有对方信息不足（国有企业隐匿财务信息）,监督难度加大;另一方面,国有企业占有对方信息充分（政府审计赖以作用的财经政策和法规具有公开性、相对稳定性）。为此,对双方信息不对称的主要成因分析、治理对策研究极有必要。 一、双方信息不对称的主要成因分析 （一）委托──代理制是双方信息不对称的制度成因。由于委托──代理制…     

不对称信息的供应链激励机制研究

研究由单个制造商和单个零售商组成二级供应链,基于市场需求是线性的,且受价格与销售努力的影响。首先,研究在对称信息下,集中模式和分散模式两种情况下的供应链,求出制造商和零售商使得利润达到最优时的最优批发价及销售价;其次,研究了在信息不对称情况下,制造商的机制设计问题,得到了制造商激励批发价的表达式以及零售商的最优零售价的公式;最后利用实例仿真对模型进行分析,结果表明该激励机制对整个供应链的收益有改善作用。     

不对称信息条件下企业生产成本契约的设计研究

本针对传统信息对称条件下生产成本控制指标的非有效性，运用代理理论的基本思想，在不对称信息条件下充分考虑了生产成本差异及会计政策选择对成本控制产生的影响，并在风险分担原则基础上设计了企业生产成本契约得出生产成本契约在满足生产工人报酬时，可以实现企业生产成本最小化，从而可以有效的解决生产成本控制问题的结论。     

信息不对称下建设工程招标代理激励机制研究

在信息不对称下,建设工程招标代理的进行会衍生出一些潜在的道德风险,从而导致更多的不确定因素的产生,造成严重的影响。为了进一步探究信息不对称下建设工程招标代理激励机制,本文分析了招标代理激励机制,界定了信息不对称下招标代理激励机制的模型,并从中找出存在的问题,提出合理的方案,以提升建设工程招标代理激励机制的建设,提高招标水平。     

垂直管理型企业的信息不对称问题研究

在中国众多大中型企业主中，有相当一部分企业在人力资源、财务收支、业务经营等企业管理的主要方面实行垂直管理。即由企业的上级机构垂直管理下级分支机构，如银行、保险、电信、邮政等企业。本文称这些企业为垂直管理型企业。这类企业由于管理层级多、信息不对称等因素。其管理与一般企业有着不同的特点，也面临着特殊的困难和问题。本文结合在企业工作的实际。对垂直管理型企业的信息不对称现象进行探讨。     

信息不对称下公司代理成本控制

文章以会计信息不对称为基础,分析了信息不对称对我国上市公司代理成本的影响,并进一步提出理性防范信息不对称,降低代理成本的途径。     

信息不对称对公司治理影响研究

信息不对称增加了交易成本,造成了不对称双方的＂逆向选择＂和＂道德风险＂问题,大大的降低了资源配置的效率。分析了信息不对称对上市公司治理的影响,结合欧美发达国家成熟的公司治理经验,对相关问题提出了对策。     

不对称信息博弈中的委托人对策

基数确定,是委托—代理理论中的一个基本问题。委托—代理问题凡涉及量化指标,如利润额、销售额等,必定存在一个基数确定问题。因为委托人既然要把一个量化的任务委托给代理人,必然要确定基数;完成或超额完成了基数,就被认为是完成了委托的任务,就可以得到奖励。但如何正确地确定基数?这是一个世界性的难题。正确地确定基数之所以困     

经济活动中的信息不对称与经济系统的协同——信息不对称与经济系统的结构原理分析

本文研究了经济活动中信息不对称与经济结构问题。首先,分析了信息不对称经济系统中的经济行为与资源配置过程,在微观机理上搞清信息不对称的经济行为所产生的外部性对经济效率的作用。其次,通过典型的代表性案例分析和模型论证,提示了信息不对称经济活动中外部性和社会居本的产生与存在及其影响经济效率的作用机理,分析证明了信息不对称在与其相应的经济结构和环境下所造成经济活动中的社会成本增与经济非均衡加剧是其影响经济效率的根本要害。最后,我们证明,只要经济活动（系统）的外部环境确定（如社会信息、产权关系等）和充分竞争的经济结构,那么,都不想把“蛋糕”做小的理性就可以使得经济活动实现有效率的合作与“协同”。     

基于Bayes判别法的脑电图数据分析的研究

目的:本文通过对客观记录的受试者脑电图数据进行Bayes判别分析,判断其能否应用于脑电数据特征提取和分类决策。为脑电图研究的其它分析做基础分析。方法:根据α波的强弱不同将21导电极分为四类,分别对63例正常状态下受试者21导联电极的脑电图数据进行Bayes判别分析,并利用误判率回代估计法检验判别准确率。数据处理和统计分析采用独立设计的脑电图分析工具箱和Bayes判别分析程序。结果:表明对63例正常状态下受试者的脑电图数据进行Bayes判别分析,预测各电极分类准确率75.4%。结论:Bayes判别法预测准确率较高,脑电特征(主要为α波)提取较为准确,能较好的应用于脑电数据特征提取和分类决策中,从而辅助脑电图的检查和定量分析,为脑电图的检验提供有效的分析手段。     

贝叶斯决策算法在物流需求分析中的应用

为了对物流需求问题进行分析研究,首先总结了海内外学者在该领域的最新研究成果。在此基础上,引入贝叶斯决策方法,并将其成功拓展应用到物流需求分析领域。通过将历年中国物流市场相关数据引入拓展模型,成功预测了中国物流企业的未来市场需求,为中国物流企业平稳、有序、健康发展提岀了对策。     

A Simulation Approach to Nonparametric Empirical Bayes Analysis

We deal with general mixture of hierarchical models of the form m(x) = f_øf(x |θ) g (θ)dθ , where g(θ) and m(x) are called mixing and mixed or compound densities respectively, and θ is called the mixing parameter. The usual statistical application of these models emerges when we have data x_i, i = 1,…,n with densities f(x_i|θ_i) for given θ_i, and the θ₁ are independent with common density g(θ) . For a certain well known class of densities f(x |θ) , we present a sample-based approach to reconstruct g(θ) . We first provide theoretical results and then we use, in an empirical Bayes spirit, the first four moments of the data to estimate the first four moments of g(θ) . By using sampling techniques we proceed in a fully Bayesian fashion to obtain any posterior summaries of interest. Simulations which investigate the operating characteristics of our proposed methodology are presented. We illustrate our approach using data from mixed Poisson and mixed exponential densities.     

贝叶斯决策算法在物流需求分析中的应用

为了对物流需求问题进行分析研究,首先总结了海内外学者在该领域的最新研究成果.在此基础上,引入贝叶斯决策方法,并将其成功拓展应用到物流需求分析领域.通过将历年中国物流市场相关数据引入拓展模型,成功预测了中国物流企业的未来市场需求,为中国物流企业平稳、有序、健康发展提出了对策.     

Bayes Convolution

A general convolution theorem within a Bayesian framework is presented. Consider estimation of the Euclidean parameter θ by an estimator T within a parametric model. Let W be a prior distribution for θ and define G as the W -average of the distribution of T - θ under θ . In some cases, for any estimator T the distribution G can be written as a convolution G = K * L with K a distribution depending only on the model, i.e. on W and the distributions under θ of the observations. In such a Bayes convolution result optimal estimators exist, satisfying G = K . For location models we show that finite sample Bayes convolution results hold in the normal, loggamma and exponential case. Under regularity conditions we prove that normal and loggamma are the only smooth location cases. We also discuss relations with classical convolution theorems.     

Double Empirical Bayes Testing

Analysing data from large-scale, multiexperiment studies requires scientists to both analyse each experiment and to assess the results as a whole. In this article, we develop double empirical Bayes testing (DEBT), an empirical Bayes method for analysing multiexperiment studies when many covariates are gathered per experiment. DEBT is a two-stage method: in the first stage, it reports which experiments yielded significant outcomes and in the second stage, it hypothesises which covariates drive the experimental significance. In both of its stages, DEBT builds on the work of Efron, who laid out an elegant empirical Bayes approach to testing. DEBT enhances this framework by learning a series of black box predictive models to boost power and control the false discovery rate. In Stage 1, it uses a deep neural network prior to report which experiments yielded significant outcomes. In Stage 2, it uses an empirical Bayes version of the knockoff filter to select covariates that have significant predictive power of Stage 1 significance. In both simulated and real data, DEBT increases the proportion of discovered significant outcomes and selects more features when signals are weak. In a real study of cancer cell lines, DEBT selects a robust set of biologically plausible genomic drivers of drug sensitivity and resistance in cancer.     

贝叶斯方法对地产项目的风险分析及决策建议

地产项目所涉及的资金量巨大,直接关系到企业盈亏,因此,对地产项目进行风险分析就显得尤为重要。相比于较常规的风险分析方法,比如,敏感性分析,概率分析,都是以先验概率为基础数据,但是,项目发展过程中所产生的变化因素对先验概率的影响却难以估计,运用贝叶斯方法进行风险分析,及时修正、调整,是一种更加行之有效的风险分析方法。因此,运用贝叶斯方法对地产项目进行风险分析,可得出更有针对性的结论,并对地产项目的投资决策提出合理的建议,为企业规避风险,确保项目顺利运行。