简介:针对群体性突发事件在不确定环境下的演化问题,基于演化博弈理论研究了群体性突发事件中强势群体与弱势群体策略选择的演化过程,依据复制动态方程得到了两个群体的行为演化规律。考虑到群体性突发事件演化过程中的随机扰动,引入高斯白噪声来反映群体性突发事件演化过程中受到的随机干扰,建立了不确定环境下群体性突发事件的随机演化博弈模型,分析了弱势群体与强势群体行为策略的稳定性。运用随机Taylor展开理论和It^o型随机微分方程对模型进行了求解,并对模型进行情景仿真模拟,研究结果表明:在不确定环境下,受随机因素的干扰影响,当采取抗争策略成本较大时,随着白噪声强度减小,弱势群体会较快妥协,采取合作策略;当采取强硬策略获取额外收益较大时,随着白噪声强度增大,强势群体更倾向于采取强硬策略。结合不同情景仿真结果,为群体性突发事件“情景-应对”提供相关决策建议。
简介:本文从政府层级、制度环境与投资机会的角度出发,运用因子分析方法,对投资机会集、制度环境变量提取了主成分,以2005~2009年沪深A股上市公司为研究样本,实证检验了政府层级、制度环境对投资机会的影响。研究发现:制度环境对政府控制公司和非政府控制公司的投资机会影响不同,对政府控制公司影响显著;且不同层级的政府控制企业影响程度也有差异;政府是否控制会对企业投资机会产生影响:省政府是否控制在1%的水平下对企业的投资机会具有显著的正向影响,市政府是否控制在5%的水平下对企业的投资机会具有显著的正向影响,中央政府和县政府是否控制对企业的投资机会影响并不显著;政府控制企业会比非政府控制企业获得更高的成长性和可持续发展能力。
简介:金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记忆性。基于此,本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR,利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R/S分析法检验各个资产收益率的长记忆性,经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构,建立联合分布模型。进而采用MonteCarlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明:沪深股市具有长记忆性,且两者具有对称的尾部相关性;Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。