控制权度量模型及计算

来源 :山西大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiachl141
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了达到一个共同的目标,许多领域之间的合作可以被认为是联盟博弈模型,在许多情况下博弈方的权力不相等就影响了博弈的结果.本文从两个角度给出了博弈方权力的度量和计算.  一、用Banzhaf权力指数的概念来度量博弈方的权力大小.基于Banzhaf权力指数计算的复杂性,由独立不同分布的中心极限定理给出了Banzhaf权力指数的区间估计,即  当k→∞时,βi的置信水平为1-α的置信区间为[(β)i-ε,(β)i-ε],其中精确度ε为ε=λ·√(β)i·(1-(β)i)/k,λ=U1-α/2.  二、在公司治理理论的研究中,控制权的界定和度量的问题,由于国内上市公司考虑到股东出席会议的状况和决议机制,Banzhaf权力指数的应用有一定的局限性.本文基于离散输入的加权投票系统,结合我国上市公司的决议机制,给出了我国上市公司控制权的加权投票模型,即α=P(H-(τ)A>0)=P(N∑i=1wiXidi(I)-(τ)N∑i=1wiXi>0).  其中α为股东的控制度,(τ)为阀值,与股东大会的决议机制有关.wi(i=1,…,N)为第i个股东的持股比例,Xi为股东i是否出席会议,Xi的取值为1(股东i以概率αi出席会议)或者0(股东i以概率1-αi不出席会议),di(I)为出席会议的各个股东投票表决的结果为同意、反对或弃权,其分布为di(I)={1,βi;0,1-βi-γi;-1,γi.  接着本文用正态近似和广义矩生成函数的方法对模型进行了计算,得到了股东在不同的决议机制下的控制度,在实际应用中可以根据不同的需要来选择计算方法.  其中当Xi=1,di(I)=1时,得到的结果为第一大股东的控制度.
其他文献
本文完成了求解无约束优化问题N-PCG算法与N-PCGⅡ算法的FORTRAN优化软件,介绍了软件的使用方法,并进行数值试验,比较N-PCG算法、N-PCGⅡ算法与其它一些无约束优化算法的效率,对