农村征地冲突的RDEU鹰鸽博弈均衡分析

将等级依赖期望效用理论模型与非对称鹰鸽博弈模型相结合,构建农村征地冲突的RDEU鹰鸽博弈模型,同时探讨心理情绪因素和非对称因素对博弈参与者行为策略的影响。研究表明,地方政府或农民的行为不仅受对方策略选择影响,还受情绪和非对称程度的影响。地方政府或农民越乐观,越倾向于和平解决冲突问题,地方政府或农民越悲观,越倾向于采取极端性对抗行为,且悲观情绪更容易影响地方政府或农民的行为抉择;而非对称程度越大,地方政府越倾向于采取强硬策略,农民越倾向于采取妥协策略。MATLAB的数值模拟情况进一步验证了这一结论,且为寻求可行性的冲突治理策略提供了参考方向。

基于RDEU理论的n人非期望效用博弈模型及其应用

分析了经典博弈论理性行为假设的局限性,基于RDEU理论提出了新的n人非期望效用博弈模型,给出了其纳什均衡的定义和存在性的相关定理。通过"夫妻之争"博弈问题的实例分析,揭示了博弈问题的纳什均衡与局中人的偏好态度相关,表明了该模型的有效性。

考虑情绪因素的城市拆迁RDEU博弈模型与系统脆性分析

针对经典博弈理论“理性人”假设存在的局限性,将RDEU博弈模型与复杂系统脆性理论集成来研究情绪因素影响下城市拆迁的冲突演化问题。首先基于新的RDEU理论将参与人的情绪因素融入期望效用函数中,给出了地方政府、被拆迁人的RDEU期望收益函数,构建了城市拆迁的RDEU博弈模型,讨论了情绪影响下被拆迁人采取抗争策略和地方政府采取强拆策略的行为演化规律。随后基于熵和元胞自动机建立了城市拆迁的系统脆性演化规则,模拟了城市拆迁由纠纷演化为对抗冲突的脆性激发过程。研究结果表明:无论是被拆迁人还是地方政府,当他们具有“悲观”情绪时,随着情绪的加剧,他们采取强硬策略相互对抗的可能性会增大,悲观情绪会使城市拆迁系统崩溃所需的时间缩短,拆迁纠纷会快速演化为对抗冲突。最后提出了相应的对策建议。

群体情绪对风险型环境群体性事件的影响——基于RDEU演化博弈模型

【目的/意义】群体情绪对环境冲突影响深远。【设计/方法】通过引入等级依赖期望效用理论(Rank Dependent Expected Utility Theory,简称RDEU理论),使之与演化博弈相结合,构建风险型环境群体性事件的RDEU博弈模型来具体探寻此类事件在不同情绪影响下的演化机理。【结论/发现】结果表明:当政府理性时,群众方在乐观情绪中倾向以合作的态度处理利益冲突,而在悲观情绪影响下容易选择具有“对抗性”策略,并且悲观情绪对决策行为影响深于乐观情绪;而当双方都有情绪时,决策行为受对方策略倾向及己方情绪共同影响,并选择自身收益最大的决策,如在感知对方选择“对抗性”策略低于某一临界值后,博弈方会随情绪指数升高而倾向选择“对抗性”。最后,通过MATLAB软件进行数值分析验证以上结论。

基于RDEU模型的风险度量

风险度量主要应用于人们面对未知风险的情况下,如何准确地量化风险从而做出损失最小化或收益最大化的决策.准确的风险度量可以极大地帮助投资者调整投资组合进而规避风险,以期实现最大化收益.为了准确地度量风险,学者根据风险资产服从的客观分布进行量化,但是这种方法的问题在于度量方法是基于人们怀疑的分布,而不同人对待风险资产的态度是不一样的,风险资产可能对某些人来说是无风险的,同时又太过冒险而不被其他人接受.为了将客观分布和主观感受更好的结合,在秩相依期望效用(rank dependent expected utility)模型的基础上提出一种主观的“赌博”(风险资产)风险度量:它既取决于赌博本身,也取决于决策者的态度.同时,这种度量方法适用于所有有界赌博,使得不同赌博的比较更加容易.

情绪视角下网络舆情发生期的演化博弈与仿真分析

在网络舆情的发生期,信息的传播更多地存在于网民群体内部,相较于政府组织,网民群体极易受到情绪因素的影响,因此分析不同情绪对网民群体决策的影响,有利于提高对网络舆情发生期的有效监管。本文将等级依赖期望效用(Rank Dependent Expected Utility,RDEU)理论与博弈理论相结合,考虑网络舆情发生期情绪因素对于网络舆情演化的影响作用,构建网民与意见领袖演化博弈模型;通过仿真实验,分析不同情绪组合下的均衡策略选择。研究结果表明:在多数情况下,情绪状态能够加快舆情的演化;相较于网民,意见领袖的情绪状态对舆情的演化结果能产生更显著的影响。

情绪影响下群体性冲突的RDEU博弈模型分析

考虑到情绪因素对参与者行为的影响,基于等级依赖期望效用理论框架构建了群体性冲突的RDEU博弈模型,讨论了不同情绪状态下的博弈纳什均衡的存在性,分析了情绪因素对参与者选择混合策略的行为机理。研究发现:情绪因素对群体性冲突的博弈均衡有着显著的影响,当博弈参与者具有"悲观"情绪时,倾向于"对抗"性的行为,当参与者具有"乐观"情绪时,易于做出"让步"性的行为。在情绪的驱动下,参与者还会受到对方采取某个策略的判断的影响,如当弱势群体认为对手采取"压制"策略的概率低于某个分界点时,随着乐观情绪指数的增大,其选择"对抗"策略的概率将随之增大。最后,以房屋拆迁群体性冲突为例,数值分析了博弈模型的结论。

参与方情绪对土地征收补偿策略的影响研究——基于RDEU演化博弈视角

将等级依赖期望效用理论与演化博弈理论相结合,构建土地征收补偿的RDEU演化博弈模型,探讨土地征收补偿中主要参与方农民和地方政府的情绪对博弈策略的影响状况。稳定性分析显示与以往结论不同的是,"乐观情绪会带来好的结果,悲观情绪会带来差的结果"仅仅在一方理性一方有情绪的组合状态下才符合。当参与方都具有悲观或乐观情绪时,双方的异质性信念互动反而使征地博弈没有演化稳定均衡。MATLAB仿真结果表明,具有情绪的一方悲观或乐观情绪程度的改变将会影响博弈均衡状态,且地方政府的情绪状态更易影响均衡结果。最后,针对征地矛盾的治理问题,提出建立情绪监督与疏导机制等建议。

情绪因素影响下的煤矿企业冲突管理演化博弈分析

为了系统地研究非理性情绪对于煤矿企业中矿工和管理者冲突的影响,构建了基于RDEU理论的矿工与管理者冲突博弈演化模型,并对收益赋值,进行模拟仿真分析,得到了情绪对于博弈主体行为策略的影响。研究结果表明,当博弈主体带有悲观情绪时易于采取对抗性的强硬策略,反之当其带有乐观情绪时,倾向于采取让步性的缓和策略。且矿工和管理者的情绪以及对另一方选择策略的概率判断对其自身的行为决策具有显著影响。为煤矿企业有关部门实现冲突的有效管控提出了合理建议。

情绪因素影响下突发公共事件网络舆情演化及政府应对研究——基于三方演化博弈视角

[目的/意义]针对情绪因素影响下突发公共事件网络舆情演化及政府的应对策略,构建网民、网络媒体和政府的三方博弈模型并仿真分析其演化趋势。[方法/过程]引入等级期望效用理论(RDEU),建立三方演化博弈模型,分析情绪因素对主体行为决策的影响以及三方在不同情绪状态影响下的舆情发展趋势,并分析情绪状态对主体决策的影响。[结果/结论]研究表明,情绪会影响主体的行为决策,主体不同的情绪类型和情绪强度会导致网络舆情不同的演化趋势。三方无情绪,或网民和网络媒体持乐观情绪、政府持悲观情绪的状态,更有利于网络舆情向理性演化的方向发展。另外,相较于网民和网络媒体,政府的情绪状态对于舆情演化博弈结果的影响更大;当政府处于悲观情绪时,政府会更倾向于采取积极监管治理网络舆情的举措。

基于情绪因素的突发事件网络舆情治理研究

[目的/意义]研究突发事件网络舆情所涉及各主体的情绪因素对舆情演化方向的影响,旨在为突发事件的网络舆情治理提供参考。[方法/过程]基于等级依赖期望效用(RDEU)理论,引入情绪因素,针对突发事件网络舆情治理问题,建立了网络媒体和地方政府决策的演化博弈模型,通过数值仿真对不同条件下博弈双方行为策略演化过程进行推演模拟。[结果/结论]网络媒体的情绪因素对博弈结果的影响相对较小,地方政府对其影响较大;在舆情传播热度较小的情况下,网络媒体和地方政府均会在较短时间内做出符合自身利益的行为策略;中央政府制定良好的处罚机制可以有效防止突发事件网络舆情传播热度上升,避免产生大规模集群现象。

情绪影响下选时博弈模型及其最优策略

依据Quiggin的秩依期望效用理论研究经典选时博弈问题。通过引入可以刻画局中人在博弈中情绪状态的非线性决策权重函数,将RDEU有限策略博弈扩展到连续博弈,构建了RDEU选时博弈模型。基于Riccati微分方程的解法,求出博弈模型中局中人的最优策略。最后,通过数值仿真,分析了不同情绪状态对局中人博弈决策行为的影响。研究发现,情绪对混合策略意义下的局中人最优策略有着显著的影响,在乐观情绪状态下,局中人对混合策略极易产生自信和较高的信任倾向,表现出"风险爱好者"行为;在悲观情绪状态下,局中人往往对混合策略缺乏自信和信任,表现出"风险厌恶者"行为。

基于广义随机占优的经济福利测度——GINI系数和Atkinson指数的推广与统一

本文根据收入分配决策的投票机制 ,建立了社会福利评价的广义随机占优理论框价 ,提出了广义 GINI系数曲线和广义 Atkinson指数等一系列新的经济福利测度。现有绝大多数经济均等或不均等指标都可以纳入这些新经济福利测度之中 ,并在该理论框架中将它们有机地统一起来。广义 GINI系数和广义 Atkinson指数之间存在一一对应的关系。本文推荐使用二阶广义 Atkinson指数作为经济不均等测度 ,它具有传统 GINI系数和 Atkinson指数的优点 ,能克服其局限性。最后本文对中国城镇收入分配进行了实证研究。

博弈局中人情绪因素对斗鸡博弈纳什均衡的影响机理研究

运用秩依期望效用理论研究斗鸡博弈模型研究发现:局中人情绪因素虽然不影响纯战略意义下的博弈均衡解,但对混合战略纳什均衡解存在非常大的影响。如果局中人情绪因素都是悲观的,而且他们的情绪指数的倒数之和大于或等于1时,斗鸡博弈不存在混合战略均衡,只存在两个纯战略意义下的Nash均衡,而且局中人的情绪决定着混合战略均衡概率的大小。

效用偏好同类者广义随机占优——具有S型效用函数的群体决策规则

本文发展了采用经典方法构建的广义随机占优理论———一种群体决策理论。通过引入“转换偏矩”概念,我们将RDEU模型分解成转换偏矩的线性组合形式,从而将风险厌恶者和风险爱好者两类广义随机占优进一步推广和统一为效用偏好同类者广义随机占优,得到了其充分必要条件,并明确了经典方法中隐含的基本假设———参考价值的选择是建立效用偏好同类者广义随机占优定义的前提。然后本人研究了具有S型效用函数的消费者群体的决策规则,还举例说明了该类广义随机占优的“Levy条件”的非充分性。

一类扭曲概率下的随机占优研究

在等级相关的期望效用框架下以及一个特殊扭曲概率函数的基础上,进一步研究CR(greater central riskiness)随机占优的刻画特征,以及它对于资产选择问题的现实含义。尤其研究了这一类特殊的扭曲概率函数,证明在CR随机占优和在一阶随机占优条件下的意义,当风险资产的概率分布变得更糟,具有RDEU偏好的投资者将会减少在风险资产上的投资。

转换偏好同类者广义随机占优——具有反S型转换函数的群体决策规则

许多经济学家认为 ,人们在生活富足时是乐观主义者 ,而在贫困时则成为悲观主义者 ,这就是说大多数人都属于具有反S型转换函数的群体。如果能得到这种群体的一致决策规则 ,就能用它来解释和分析社会生活中的许多经济现象和问题。但是经典方法中悲观主义者和乐观主义者的群体决策规则是各不相同的 ,不能直接用来分析具有反S型转换函数群体的决策。本文采用矩方法将这两种群体的广义随机占优决策规则进一步推广和统一 ,明确了经典方法中隐含的基本假设———参考概率的选择 ,得到了具有反S型效用函数的消费者群体的一致决策规则 ,为该类群体决策提出了选择最合适的参考概率的建议。此也可从经济学角度解释“中庸”思想在群体决策中的理论含义。

公众情绪对养老PPP项目运作影响的演化分析

考虑到情绪因素对公众行为的影响,基于等级依赖期望效用理论构建了养老PPP项目参与方公众与私人部门的RDEU博弈模型,分析了公众不同情绪状态下对博弈系统的演化均衡影响。结果表明:公众不同情绪状态下系统均存在演化稳定策略,乐观情绪能提高公众参与项目的积极性,有效缩短系统稳定演化时间,让系统向相对最优状态演化;完全理性状态使系统均衡向次优状态演化;但悲观情绪会使公众参与项目的积极性降低,系统均衡演化时间变长,更容易减少项目的运作效益。据此,从公众与私人部门角度提出建议,为提高养老PPP项目运作效益提供参考。

非期望效用理论下的监督博弈模型分析

文章基于经典博弈论理性假设的局限性,引入了RDEU理论对监督博弈模型进行了研究。构建了一种新的非期望效用监督博弈模型,将博弈局中人的情绪因素引入博弈过程中,其可以描述局中人在博弈中的情绪偏好和相应的决策行为,最后对监督博弈的纳什均衡进行演化分析,得出非期望效用理论下的纳什均衡与情绪指数的关系,表明了该模型的有效性。

The Effect of Emotion on Consumer Behavior in the Fan Economy

Fans’customer behavior is highly susceptible to emotions.Emotions play an important role in the interaction of consumers and objects of interest in the fan economy.Based on the bounded rationality hypothesis of game participants,the game model is constructed by using the emotional function.On this basis,we used the dynamic system theory to dynamically replicate the equations of the general 2×2“Eagle Pigeon”evolutionary game,analyzed the behavior of both sides in the evolution,and got the equilibrium point between the two sides of the game to explain the mechanism of influence of emotions on customer behavior in fan economy.