摘要：在不完全保险情形下,投保人通常期望出险后能够获得保险公司足够的赔偿而将自己的实际损失控制在一定的范围内。为了满足这类投保人的需求,本文引入了投保人的净损失约束,研究在该约束下投保人的最优保险问题。研究表明:如果Arrow模型的解满足该约束,本模型的解与Arrow模型解一致,最优保单是有且仅有一个免赔额的部分保险契约,否则最优保单将存在两个免赔额。投保人效用最优时,本模型在应对高损时所提供的赔付水平始终不低于Arrow模型,而本模型在应对低损时对于IARA(DARA/CARA)型投保人所提供的赔付水平依次要低于(高于/等于)Arrow模型。此外,投保人的期望效用将随着其净损失上限的提高而逐渐增大,直到Arrow模型的解满足该约束时其效用达到最大。

摘要：数字经济背景下,平台企业的垄断行为与反垄断机制设计已成为当下研究的热点与难点问题.针对这一问题,先后在静态奖惩机制和动态奖惩机制下建立了政府部门、平台企业和社会公众的三方演化博弈模型.模型分析方面,重点讨论了两种奖惩机制下混合策略纳什均衡(mixed strategy Nash equilibrium,MNE)作为系统演化稳定策略(evolutionary stability strategy,ESS)的可能性及其系统演化特性,证明了动态奖惩机制下MNE或将是系统ESS,并经系统仿真予以证实.仿真结果表明,静态奖惩机制下博弈各方都将呈现出周期性的策略选择模式,而动态奖惩机制下系统渐近稳定于MNE,由此说明确实存在动态奖惩机制是静态奖惩机制的一个稳定性改进情形.最后,建议政府部门应制定动态可调整的奖惩机制,在加大对平台企业惩罚强度的同时,逐步降低对社会公众的奖励力度,此做法既能显著提高平台企业合规经营的概率,又能使政府部门和社会公众的平均期望效用得到改进.

摘要：针对目前三方演化博弈的稳定性研究不足这一问题,利用复制动态方程构建了一般化的三维动力系统,首先讨论了单群体策略演化趋势,接着根据李雅普诺夫稳定性理论分析了系统的渐进稳定性,并结合单群体策略的演化趋势对系统稳定性作了深入研究。研究表明:严格纯策略纳什均衡是ESS,不严格纯策略纳什均衡是线性策略收敛(自定义概念),所有类型的混合策略纳什均衡均为鞍点,共同划分了ESS的吸引域,并证明了零特征值非ESS定理,以及ESS不共边定理,在此基础上给出了N维双策略系统中ESS的最多个数。最后,设计了六组经典算例,首先结合研究结果分析了算例,接着对算例进行系统仿真,仿真结果与理论分析一致,为演化博弈的进一步研究提供借鉴与启发。

摘要：本文通过构建产销双方的完全信息古诺博弈模型,指出即便是在完全信息下,双方不合作仍然是古诺均衡,即"囚徒困境"式低效率均衡,易导致渠道冲突,而产销双方合作是帕累托最优决策。在此基础上构建完全信息演化博弈模型,再次证明了双方不合作是演化稳定均衡,说明即便是在完全且完美信息条件下,渠道冲突仍然不可避免。因此,提出有效沟通的概念,指出产品信息沟通虽有助于产销双方做出相对准确的产品决策,但无益于渠道冲突的避免,而只有有效沟通才能有效规避渠道冲突。在制度设计上,建议产销双方结成战略同盟,此举不仅可以达到减少渠道信息成本的目的,而且可以有效避免渠道冲突。

摘要：上海市区20世纪70年代设计施工的办公楼,在经历软土地基不均匀沉降及周边地块建设影响后,产生严重整体倾斜,业主通过检测获得相关数据后,采用"沉井冲孔掏土"、"锚杆静压桩"的地基加固纠偏手段以及增加梁柱截面等综合治理技术保证上部结构安全的方法,使得原本属于危旧办公楼的项目得以满足装修及继续安全使用的要求。跟踪观测数据证明,该方法取得了良好的效果,可供类似项目纠偏加固参考。