中小企业联合担保贷款的计算实验金融分析
【图文】：
图1基于双向学习的中小企业向单个商业银行拍卖的模拟模型结构示意图Fig．1ModlediagramofimitatingSMEs`auctionbehavioursbasedondouble-waylearningtoonecommercialbank2基于计算实验方法的选择策略概率———社会信用环境模型2．1基本模型设定本文中的银行和企业的信贷行为是在有限次的重复动态博弈模型下进行分析的．双方的信贷行为，是根据对方前一次的行为采取相应的策略．在这里策略不再仅仅包含一种简单的行为，而是个“行为配置文件”，也即是根据对方的行为，选择自己行为的原则．在“行为配置文件”中，博弈者的行为随着博弈者过去的行为而定．更具体地说，策略由3个参数i，p和q确定［13］．这里i∈［0，1］，为博弈者给出博弈第1次进行合作时的概率;p，q∈［0，1］，是在对手合作和背叛后，博弈者选择合作的相应概率．因此，这种策略保存着博弈的一步记忆．如果把合作的概率限制为要么是0要么是1，那么，策略空间就被缩减为8种不同的类型，而具有实际意义的策略则可以缩减为4种，，具体如表1所示．C策略是博弈的合作策略，对于银行来说，是贷款(BC)行为，对于企业来说，是守信(EC);D策略是博弈的失信或对抗策略，对于银行来说，是不贷款(BD)行为，对于企业来说，是失信(ED)．在表1中，i表示在多人重复博弈中参与人j在当前博弈初始阶段时(t=t0)决定采用C策略的概率．p表示在博弈过程中(t≥t0+1)，如果参与人j的对手在上一期(t=t0)采用C，参与人j将在本期(t=t0+1)采用C策略的概率．q表示在博弈过程中(t≥t0+1)，如果参与人j的对手在上一期(t=t0)采用D策略，参与人j将在本期(t≥t0+1)采用C策略的概率．表1用于一步记忆的4种策略Table1Fourstrategiesusedforstepmemory策略名称ip
【作者单位】： 天津大学管理与经济学部;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70603021;71131007) 教育部创新团队发展计划资助项目(IRT1028) 教育部博士点基金资助项目(20060056013) 中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室开放课题资助项目(20080107)
【分类号】：F832.4;F276.3;F224
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