不完美信息动态博弈（精选8篇）
不完美信息动态博弈 篇1
1 前言
在商品房交易中,购房者总是对商品房质量存在很大的疑虑,这主要是由于开发商总是试图掩饰商品房的缺陷及其不利因素,而尽管由于房屋的重要性,购房者一般会在购房上花费很多的时间和精力,但总体上购房者对于房屋的实际质量和价值往往缺乏足够的判断能力,入住以前,住房者很难对房屋的许多功能有充分的了解,甚至根本不知道应该对哪些功能给予更多的重视,大部分的购房者仅仅是凭感觉来判断房屋的价值。而事实上,大部分的购房者有意识或无意识地主要是靠开发商的宣传进行判断的,这实际上就使得在商品房的交易中,开发商的夸张宣传和对一些并无实际意义甚至莫须有的因素的利用起到了很大的作用,对于社会利益来说,这当然是不希望看到的情况。但在一定程度上,购房者对于房屋实际价值的判断能力不是单纯靠购房者的努力能够在短期内培养起来的,因此我们有必要对商品房交易行为进行一定的分析。
2 不完美信息动态博弈及其完美贝叶斯均衡
2.1 不完美信息动态博弈
动态博弈的基本特征是各个博弈方的行为不是同时,而是有先后次序的。在多数情况下,后行为的博弈方在自己行为之前都可以观察到先于自己行为的其它博弈方的行为,也即后面阶段选择的博弈方有关于前面阶段的博弈进程的充分信息。这种完全了解自己行为之前博弈进程的博弈方称为“有完美信息的博弈方”。如果一个动态博弈中所有博弈方都是有完美信息的,我们就称这种博弈为“完美信息的动态博弈”。但是动态博弈中也可能存在至少部分后行为的博弈方,无法了解在自己之前行为的部分或全部博弈方行为的情况,也即没有关于博弈进程完美信息的动态博弈,但是尽管各博弈方对于博弈过程不是完全清楚,但是对于博弈的结果也即各个博弈方的得益是完全清楚的,我们称之为“完全但不完美信息动态博弈”,亦可简称之为“不完美信息动态博弈”。
2.2 完美贝叶斯均衡
在博弈论中,我们的目的就是求出其纳什均衡,对应于不完美信息动态博弈的完美贝叶斯均衡必须满足以下这些要求:
1).在各个信息集,轮到选择的博弈方必须具有一个关于博弈达到该信息集中每个节点可能性的判断。
2).给定各博弈方的判断,他们的策略必须是序列理性的。
3).在均衡路径上的信息集处,判断由贝叶斯法则和各博弈方的均衡策略决定。
4).在不处于均衡路径上的信息集处,判断由贝叶斯法则和各博弈方在此处可能有的均衡策略决定。
3 商品房交易的不完美信息动态均衡模型
不完美信息动态博弈的基本特征之一就是博弈方之间在信息方面的不对称性。当购房者购买了一处房产后,往往会觉得合算、不合算,或者占了便宜、吃了亏等。之所以会出现这种发现住房价值和原先估计价值有一定距离的情况,是因为购房者对于房屋的信息了解较少,他们可以通过房子的户型、地理位置、楼层等比较容易确定的因素判断房子的质量和价值,但是许多内在的毛病和缺陷却不容易发现,例如说,卫生间漏水,墙面爆皮,隔音效果太差,甚至建筑不符合规范、存在安全隐患等对于房屋的正常居住非常重要,但购房者很难在买房时都进行检查,或者是根本不会想到进行检查的问题,特别是当开发商刻意地对这些问题进行了掩饰之后,想发现这些问题就更难了。但是开发商当然对这些情况了如指掌,所以开发商在此博弈中掌握着比购房者多得多的信息。
于是,我们可以将以上商品房交易抽象成这样一个不完美信息动态博弈问题:第一阶段先是开发商选择建造怎样的房子,为了简单起见,我们假设仅有好、差两种方式,对应于房屋综合质量的好与坏;第二阶段是开发商决定以高价还是低价出售,同时,我们假设只有高和低两种价格;最后是购房者决定买还是不买,我们假设买方要么接受价格,要么不买,但是不能讨价还价,以上这些假设与实际当中的商品房买卖是基本上相符的。在这个动态博弈中,购房者作为一个博弈方对第一阶段开发商的行为不了解,所以这是一个不完美信息动态均衡。需要注意的是本博弈中第一阶段开发商对于房屋质量的选择是在此商品房交易发生之前就已经存在的,因此在买卖双方考虑这个交易之前就已经确定了,只是购房者不清楚而已,这是我们解决不完美信息动态均衡常做的处理。
我们用V和W分别表示商品房质量好与坏时对于购房者而言的商品价值,且V>W;用Ph和Pl分别表示开发商出售房屋高价和低价,且Ph>Pl,再假设仅有当商品房质量差而开发商又想以高价出售时才需要对房屋缺陷进行刻意地伪装和掩饰,从而会产生伪装费用C。此商品房交易模型用图1表示。其中八个终端得益数组的第一个数字为卖方纯收益;第二个数字为买方纯收益,即消费者剩余。
由于在实际交易中,由于房屋的重要性,在经济条件许可时,绝大多数购房者想买的就是好房子,很少人图省钱买廉价房,我们可进一步进行如下假设:
这表示用高价买好房子比用低价买差房子要合算,而用低价买差房子至少不至于亏本,但如果用高价买到差房子就要吃亏,这在实际中是比较符合购房者的选择的。当然还可能用低价买到好房子,这样的得益最高,但因为这只能是偶然的情况,我们不予考虑。下面我们就来求解此博弈的完美贝叶斯均衡。
4 商品房交易的不完美信息动态博弈的完美贝叶斯均衡
首先,当C>Ph-Pl时,也即对差房子进行伪装的钱大于以次充好多收入的钱时,此博弈可以达到最理想的市场完全成功的完美贝叶斯均衡。此时,价格能够完全反映房子的质量好坏,好房子自然卖高价,差房子也自然会要低价,而买方会买下所有的房子。此完美贝叶斯均衡的双方策略组合及相应的判断如下:
(1).开发商在房子质量好时要高价,质量差时要低价;
(2).买方会买下所有出售的房子;
(3).买方的判断是:
四个条件概率依次为卖方要高价时商品房质量好、要高价时房屋质量差、要低价时房屋质量好、要低价时房屋质量差的概率。
对买方来说,根据上述判断,如果卖方要的是高价,则买的期望得益为:
如果卖方要的是低价,则买的期望得益为:
以上两种情况下购房者选择不买的受益都是0,因此对于买方来说买是相对于不买的绝对上策。
对于卖方来说,根据买方的判断和策略,当商品房质量好时,由于Ph>Pl,当然要高价,当商品房质量差时,由于Pl>0>Ph-C,要低价才是合理的,因此质量好时卖高价,质量差时卖低价是他唯一的符合序列理性的策略。而当卖方采用此策略时,买方的判断当然也是完全合理的。因此,此策略组合和判断就通过了完美贝叶斯均衡的各个要求的检验,是一个完美贝叶斯均衡。根据市场和均衡类型的分类方法,这个完美贝叶斯均衡属于市场完全成功类型的分开均衡,也就是对于社会而言最有效率的市场情况。
可是一般情况下,C不会达到如此有利的情况,常常导致较差的市场情况,甚至市场完全失败。接着我们就来讨论另一种极端情况,C=0,也就是以次充好完全没有成本的情况。这时任何开发商都会以高价出手房屋,高价根本无法反映房屋质量的好坏,如果此时再出现:
也就是购房者的期望得益小于0,购房者当然选择不买,同时开发商一套卖不出去。这时会出现完全失败的市场情况,购房者无论房屋质量好与坏都不买,开发商也一套都卖不出去,也就是房地产业的崩盘。
另外如果C=0,即使初始状态为
因为C=0,开发商没有任何理由耗费更多的资金把房屋质量建造的比别人更好,也就是说,很快Pg的值会降低,从而使得上式恢复到小于0的情况。即使不仅仅考虑价格仅有高、低两种情况,认为价格是连续可变的,上述情况同样不可避免,这也就是市场完全失败的情况。。
因此,更加具有普遍意义也更加符合实际的情况是Ph-Pl>C>0,在这种情况下,对差房子进行伪装的钱少于以次充好多收入的钱,因此开发商有把差房子进行伪装,以高价出售的动机,而对于购房者来说,只要期望收益大于0,他们还是会进行交易的,当然,此时就要冒着以高价买差房子的风险了。下面我们就来构建在这种情况下的一个完美贝叶斯均衡。
以上依次为好房子卖高价的概率,差房子卖高价的概率,好房子卖低价的概率和差房子卖低价的概率。
同时设好房子在所有商品房中的比率为Pg,差房子为1-Pg。
在以上假设下,开发商选择以高价出售的情况下,房屋质量好的概率为:
在这种情况下,高价并不能代表房屋一定是质量高的房子,为了使讨论比较简单,我们设定购房者买高价房时以Pb的随机概率决定买,以1-Pb的随机概率决定不买,而当房屋价格低时,由于W-Pl>0,购房者买下所有的住房,于是有:
记购房者购买高价房的期望收益为I1,购买低价房的期望收益为I2,则:
此时若有,购房者会购买全部高价房,反之,购房者会购买全部低价房,此两种情况,就是市场部分成功的情况。在这种情况下,购房者的期望得益为正,但是这种情况会导致良莠不齐的市场存在,最终会有部分购房者受到损失。而当时,购房者的判断为高价出售的房屋中,质量好的房子的概率为P(g|h)。此时,购房者购买高价或低价的房子期望收益是一样的。但是如前文所述,由于房屋的重要性,大部分消费者更倾向于购买高价房,因此我们设定购房者会根据市场上,房屋价格的比例来随机决定自己购买高价房时买的比例
对于开发商来说,房屋质量好的开发商的期望得益为:
因此房屋质量好的开发商当然会选择卖。
接着再来考虑房屋质量差的开发商,设伪造后的高价房的期望得益为I3,未进行伪造的房子的期望得益为I4:
当I3>I4时,房屋质量差的开发商会将所有房屋进行伪装,当I3<I4时,开发商不会进行任何伪装,而当I3=I4开发商会将5 0%的差房屋伪装成好房屋高价出售,剩余房屋低价出售。
通过以上分析,我们已经求出了此商品房不完美信息动态博弈的一个完美贝叶斯均衡,具体如下:
1).买方在购买高价房时以的概率随机决定买还是不买,在购买低价房时全部购买;
2).卖方在房屋质量好时以高价出售,在房屋质量差时随机选择一半房屋进行伪装后以高价出售,剩余以低价出售;
3).买方的判断为:
这就是本博弈的一个完美贝叶斯均衡,我们将以下面用具体的实例来进行检验。
5 此博弈完美贝叶斯均衡的实例检验
首先经过计算,我们进行如下取值:
这样我们构建出来的完美贝叶斯均衡为:
1).购房者在购买高价房时以0.8的概率随机决定买还是不买,在购买低价房时全部购买;
2).开发商以0.5的概率将质量差的房屋进行伪装然后高价出售,其余以低价出售;
3).购房者的判断为高价房中质量好的房屋占3/4。
首先我们先检查购房者的判断是否符合卖方策略及贝叶斯法则。以高价出售的房屋中质量好的房子的条件概率:
与买方的判断一致。
购房者购买高价房的期望收益为:
购买低价房的期望收益为
有,因此购房者以80%的随机概率购买高价房和购买低价房的收益是一样的,不会全部购买高价房或低价房。
对开发商而言,房屋质量高的开发商的期望收益为:
质量差的开发商将差房子进行伪装后以高价出售的期望收益为:
不进行伪装的期望收益为:
因此开发商进行不进行伪装,期望收益都是一样的,所以房屋质量差的开发商会以50%的概率对房屋进行伪装,他的混合策略也通过了序列理性的检验。
根据以上分析,双方的上述混合策略组合和购房者的相应判断构成一个完美贝叶斯均衡。但是,应该注意的是,这是一种市场接近失败的均衡,当然不是理想的市场状况,在这种情况下,质量好的开发商只有80%的机会卖掉房子,而购房者花大价钱也并不能在期望收益上比低价更有保障。
6 结论
根据本文的分析,由于商品房市场属于不完美信息动态博弈,购房者和开发商之间会构成不同性质和效率的市场状况。而根据我国商品房的现状,我国的商品房市场基本上属于市场部分失败的情况。也就是说,在我国的商品房交易中,房屋质量好的开发商得到的收益仅比房屋质量差的开发商略大一点,而消费者的利益也得不到保证,必然会有部分好房子卖不出去,也会有相当部分消费者倒霉上当。要消除这种情况,从根本上说,应该消除信息的不完美性,也就是让消费者获得辨别房屋质量好坏的方法,可是搜集信息和获得辨别检验房屋的知识和能力并不是一件容易的事,这种成本相对于商品房来说可能也不在小数,因此这种方法没有太大的实用性。另一个方法就是设法增大C,也就是增加质量差的开发商对房屋进行伪装的费用。除了提高社会和政府机构的检验标准外,实用的方法还是比较多的,例如房屋质量好的开发商可以进行“昂贵的承诺”,如房屋出现质量问题时包退、包换、双倍赔偿等,此类承诺的意义在于给制假者造成了两难的困境,他们如果做出相同的承诺会面临很高的赔偿成本,而不做出相同的承诺消费者必然会对他们的房屋产生怀疑,这样就会加大质量高的房屋出售的可能,降低劣质房的销售量,从而达到改善市场的作用。在上例中,C仅为100,这就体现了我国商品房销售中重宣传,少实质性保障的情况,因为花在大量宣传上的钱无论如何相对于增进房屋质量的钱还是比较少的,这种情况的改变需要开发商,政府和消费者的共同努力才行。
参考文献
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不完美信息动态博弈 篇2
关键词：预期；货币政策；博弈
一、引言
受到全球金融危机和经济危机以及我国经济运行的周期性规律影响2008年下半年开始我国宏观经济运行进入下降周期，为了应对宏观经济下滑，中央政府启动了 4 万亿政府投资的积极财政政策货币政策由适度从紧转为适度宽松积极财政政策和宽松货币政策的实施无疑对稳定并合理引导公众预期、提振公众对经济前景的信心、减轻经济波动、实现经济平稳增长具有重要意义。以下将重点分析预期因素在货币政策有效性当中扮演的重要角色。
关于预期在经济体系当中的重要作用最早由瑞典学派发现，并最早在经济学层面上提出预期这一开拓性概念，他们认为对价格等变量的预期是企业家从事生产活动的重要依据，进而影响货币政策；新凯恩斯主义认为由于价格机制的不完美性，不但预料之中的货币政策对产业和经济周期有影响，预料之外的货币政策对总产出的影响更大；凯恩斯主义主张相机抉择的货币政策，货币政策通过影响公众预期，进而影响消费、投资和总产出；货币主义学派提出了适应性预期模型，认为公众根据过去的预测误差调整当期预测，通货膨胀预期一旦形成很难在短时间内扭转，因此货币主义学派主张实行单一规则的货币政策，理性预期学派在理性预期、信息充分和市场完善的假设条件下论证了“货币政策无效性命题”，即公众能够预期到货币政策实施及其效果货币政策规则不影响实际产出。
二、预期的存在性使货币政策行为博弈化
事实上，我们知道货币政策从制定到实施再到最终发挥效用要经过若干个时滞，在这一系列时滞过程中贯穿着货币政策的传导机制，虽然不同的货币经济学流派会对其传导机制有不同的理论见解，但是货币政策的具体传导过程是客观的，预期在传导过程中发挥着不可替代的作用，这些货币经济学派的理论都隐性或显性地使用了不同程度的预期假设，而这一假设具有现实意义上的合理性。本文认为，正是由于预期在货币政策传导过程中的重要性才使这一过程更像是一个完全或不完全信息动态博弈的过程，因为公众预期的存在使货币当局与代表性公众的决策顺序发生变化，无预期的货币政策模型必然是一个政府先行的动态博弈（在博弈树中，由于当局先行，代表性公众的两个决策结分别属于两个信息集），而有预期的策币政策模型是一个公众先行的动态模型（在博弈树中，由于代表性公众先行，货币当局的两个决策结分别属于两个信息集），所以此时货币当局做决策时不得不把公众的预期行为考虑进来，形成自己的反应函数或反应对应。
根据Kydland和Prescott（1977）提供的一个货币政策模型所得出的结论，如果政府在给定公众预期通货膨胀率条件下，选择实际通货膨胀率，会存在一个政府和公众之间的动态博弈，他们的模型分析得出帕累托最优的通货膨胀率和产出率组合是动态不一致的，政府没有积极性坚持这一组合，而最终的动态一致性组合却是次优的。所以在这里，本文认为，由于预期的重要性，结构类似的货币政策博弈要长期化，政府要重视自己的声誉，言行一致，使公众形成“好”的预期，这样才能走出次优困境，形成帕累托最优的精炼均衡结果。鉴于预期使货币政策行为博弈化的重要性，以下给出一个简单的预期与货币政策效应博弈分析模型。
三、理性预期下货币政策效应的博弈均衡
在理性预期条件下，方松（2004）设定模型推导了一期的货币政策博弈均衡。在模型中，中央银行的决策集包括零货币增长率与正货币增长率两个战略；公众的决策集包括预期通货膨胀率为负和预期通货膨胀率为正两种战略并根据不同战略做出不同的市场行为；事实上，对于中央银行来说，正货币增长率战略严格优于负货币增长率战略，故其选择正货币增长率为其最优策略；在理性预期假设下，公众迅速认识到中央银行会选择正的货币增长率，故其必然选择预期通货膨胀率为正作为其行动基础以使其效用最大化；该博弈模型的纳什均衡是中央银行选择正的货币增长率，公众选择正的通货膨胀率预期，均衡结果显示货币政策只会影响通货膨胀率而真实产出不变。这一模型说明，当货币当局的行为精确无误地被公众预期到时，货币政策并不能增加实际产出，而是完全转化为物价上涨，这意味着在理性预期框架下公众对货币政策的预期具有强大的威力，预期在宏观经济层面上应受到充分的重视，加以引导，使其成为造福经济的工具，而不能使之随波主流，对经济造成负面的冲击。当然这一分析结果是由完全信息静态博弈加上理性预期的假设前提做出的，而实际经济体系复杂的多，更加适合用不完全动态博弈模型去拟合，而且现实的预期不会是理性预期，放松的假设是适应性预期，代表性公众不会犯系统性错误，而会根据实际情况修正自己的预期。但这些对模型的修正和完善都不会否认预期的重要性，货币政策注定无法忽视预期。
相关分析由黄有光（Ng，1986）给出，他在其原创理论综观经济学分析框架中提及到宏观经济可能面临的五种境况，其中提及到的一种是宏观经济的“预期奇境”，核心思想是代表性公众预期产出物价组合向量是多少，那实值的产出物价向量就会是多少，也就是说是代表性公众的预期，而不是其他宏观经济变量因子决定了宏观经济均衡。这同样说明，货币政策注定无法忽视预期。
四、货币政策预期的多重性
模型已简单的拟合了预期对货币政策效应的影响，这里本文想指出的是，预期因子有一个重要的不同于其他宏观经济因子的独特性质，这就是其对每个实值金融经济学变量都会有一个预期值。实际利率对应其预期利率、实际货币余额对应其预期货币余额、实际汇率对应其预期汇率等等。所以预期因子在金融领域起着既重要又广泛的影响。预期在金融领域具有权重性和广泛性两重性质。此外，隐含在预期背后的是动机，是一个经济利益驱动机制，有什么样的预期也就有对应的行为动机。公众总是根据其对宏观经济因子的预期做成本收益分析，动态地做出有利于自己的最优选择，在与货币当局的博弈中保证自己的最大可得支付。而值得注意的是，尽管预期在经济利益驱动机制下每个参与方都试图使自己支付最大化，但最终的均衡可能是次优的，而非帕累托最优的。预期对货币政策可能产生正效应，也可能产生负效应，具体看如何引导和利用。
五、结论与启示
通过上述分析，本文认为公众预期与货币政策有效性之间存在着紧密的因果联系，预期效应可能使政策成效与目标之间产生离差，事实上，货币当局可通过提高透明度、加强与公众的沟通及建立和维持声誉等方式合理引导预期向着有利于货币政策目标实现的方向发展。
参考文献：
[1] Lucas， R. E.， 1972. Expectations and the Neutrality of money. Journal of Economic Theory
[2] Kydland，F.E.， and Prescott， E. C. ， 1977. Rules Rather than Discretion： The Inconsistency of Optimal Plans， Journal of Political Economy， 85：473- 492
不完美信息动态博弈 篇3
房地产业作为我国国民经济的重要支柱产业之一,对我国社会经济发展作用巨大。近年来,随着我国经济的持续发展,房地产市场上供需失衡日益显现。由于经济增长对房地产业的依赖程度较高,若房地产业出现较大起伏,可能会导致相关产业甚至整个国民经济出现较大的波动。
房价问题不仅关系国计民生,而且涉及社会和谐发展,因此房价历来是社会各界和学者们关注的焦点。史永东、陈日清(2006)分析了房地产市场中羊群行为的形成机制、羊群行为如何导致房地产泡沫生成、以及经济状况恶化时泡沫破裂后居民破产的可能性[1];牟玲玲、李佩等(2010)在信息不对称条件下分析了市场各主体的相互作用关系,并求出博弈模型的序贯均衡解[2];杨玉静、樊新安(2009)从心理契约角度引入进化博弈模型,建立了购销行为的复制动态方程[3]。
但以上的一些研究多建立在完全信息的基础之上,且以分析单一价格下双博弈方的博弈为主,并未涉及双房价三方动态博弈。实际上房地产市场为典型的信息不对称市场,通常房地产商比购房者拥有更多的房市房价信息。本文从完全但不完美信息角度出发,构建了高低双房价下包括政府、房地产商、购房者三方在内的动态博弈扩展形,给出了纯策略和混合策略两个算例的完美贝叶斯均衡解,并结合扩展形运用贝叶斯法则和逆向归纳法分析了三方的收益情况和策略选择。
2基本假设
①设在某一时期T内,某房地产市场购销博弈由政府(G)、房地产商(D)和购房者(F)三个风险中立的博弈方构成,博弈中不存在讨价还价,且无退还保证。在第T期内,三方均不清楚房地产市场(M)的真实经济状态,但在第T期之前的经济状态分布是三方的理性的共同知识(Common Knowledge of Rationality,CKR)。
②G在此博弈中占据主导地位,其出台的诸如鼓励或抑制等相关政策对M有直接影响,并对各类D有同等约束力,因此不考虑D之间的竞争。同时抽象掉各类房屋质的差异性,即假定所有同一价格下的房子都是同质的,高价和低价是D的营销策略,也是F判断M运行前景好坏和购买与否的依据。
③由于信息传递不畅或保密等因素的影响,后行动的F自身能力所限,对先做出行动的D不够了解,但清楚各方的收益,即F具有完全但不完美信息(complete but imperfect infor-mation)。因不存在讨价还价,故处在多节点信息集(multiple-node information set)上的他只能根据D发出的“高价”或“低价”的信号,判定M运行前景的好坏,决定购买与否。
④这里M运行前景的好坏实际上是三方的一种心理预期,带有一定的投机色彩,这对三方策略的选择也十分重要。作为CKR的第T期之前的M运行状况,会使D在第T期调整定价策略,也会影响F的购房选择,G当然也会针对第T期之前的博弈结果出台相关调整政策。以下为分析之便,称“市场前景看好的房子”为“好房子”(Peach),“市场前景不好的房子”为“差房子”(Lemon)。
3模型构建
根据以上假定,构建如下模型。
①在第T期开始时,G根据第T期之前的M运行情况,在本期出台鼓励(R)或抑制(S)房价的政策。在两种不同的政策下,其所获净收益分别以U1、U2表示,有U1>U2>0。
②接着,D在看到G出台R或S后,判定本期M运行前景的好(g)或坏(b),制定高价(k)或低价(l)的营销策略。D的收益以净收入表示,即收益减去成本。
A:若G出台政策R,则D判定M运行前景是g或b的条件概率分别为α和1-α,即P(g)=P(g|R)=α,P(b)=P(b|R)=1-α,并以一定的条件概率分布制定出k或l,且有
P(k|g)=β,P(l|g)=1-β,P(k|b)=γ,P(l|b)=1-γ
再假定D在判定M运行前景为坏的情况下,为使房子以“高价”出手,需要花费一定的成本C(C>0)进行伪装或加大宣传,以便吸引或者迷惑F。假定D在判定M运行前景无论好或坏的情况下,均制定“高价”为Pk,“低价”为Pl,且有Pk>Pt>0。
B:为分析方便,这里假定:若G出台政策S,则D判定M运行前景一定为“坏”,即p(g|S)=0,p(b|S)=1,这种情况下,理性的D会选择“不卖”。而对于F来讲,G出台政策S,在D选择“不卖”的信号下,他同样也会判定M运行前景为“坏”,基于房子作为消费品和保值品的双重考虑,他会选择“不买”(即使想买,D也不会卖,并且“购买”并非理性的选择)。即G出台政策S后,D选择“不卖”,F选择“不买”,博弈结束,此时三方的收益为(U2,0,0)。由于没有交易成功,为此G需支付一定的成本救市,并在下一时期对政策做相应的调整。
③F在D行动后,根据D发出的Pk、Pl的信号,对M运行前景的好坏进行判断,即对房子或为Peach或为Lemon进行判断,并以相等概率作出“购买”(FY)或“不买”(FN)的选择,即他选择FY或FN的概率都是0.5。F的收益以消费者剩余表示,即价值减去价格。对他而言,判定房子为Peach或Lemon的价值分别为V和W,显然V>W>0。为简化分析,进一步假设如下不等式成立:
V-Pk>W-Pt>0>W-Pk.
这意味着用Pk买到Peach比用Pl买到Lemon要合算,而用Pl买到Lemon还不至于亏本,但若用Pk买到Lemon则是要吃亏的。对于F来说,确实有可能存在一种理想的情况,即用Pl买到Peach,这时他的收益比用Pk买到Peach的收益更大,即V-Pl>V-Pk。这种小概率的事件当然只是理想的情况,这里不妨设出现这种情况只是偶然的好运气,即在正常情况下,是以Pk买到Peach或者Pl买到Lemon。
根据以上分析,建立该双房价三方动态博弈模型的扩展形如下:
关于图1的说明:模型的扩展形中,每一个节点上最后一行的三个数字分别表示G、D、F三者的收益情况,实箭线表示各方行动的先后顺序,虚线表示F处在多节点信息集,置于方框之中的M表示一个中转状态,即M虽不参与决策但对三方的判断和选择都有影响。G和D先后行动,F在看到D发出的的Pk、Pl信号后,就房子为Peach或Lemon进行判断,由此对应了不同前景的四个节点之选择,构成了“多节点信息集”,这种“多节点信息集”也说明F所掌握的信息是不完美的。
4模型分析
4.1 理论分析
根据纳什均衡的存在性定理可知,对应完全但不完美信息博弈的纳什均衡是完美贝叶斯均衡(Perfect Bayesian Equilibrium,PBE),一个纯策略或混合策略PBE都应该满足以下四个条件[4,5,6,7] :
①各博弈方对于达到的信息集上的每个节点都有一个可能性的“判断”(Belief),该“判断”即博弈达到该信息集中各个节点可能性的概率分布,对于单节点信息集判断其达到概率为1;
②给定各博弈方的“判断”,每个博弈方的策略在所有信息集h开始的后续博弈上都是最优的,或者说所有博弈方都是“序贯理性”(sequentially rational)的;
③在均衡路径(equilibrium path)上的信息集处,“判断”是由贝叶斯法则和各博弈方的策略决定的;
④在非均衡路径(off-equilibrium path)上的信息集处,“判断”是由贝叶斯法则和各博弈方在此处可能有的均衡策略决定的。
从图1反映的双房价三方动态博弈模型一般情况来看,由于D在判定M运行前景好、坏两种情况下都有选Pk、Pl两种可能性,因此F并不能简单地根据价格的高低判断出Peach 或者Lemon。也就是说F要作出“判断”必须根据对方的策略(取决于收益和己方策略等)、前T期的经验(平均来说,市场上Peach和Lemon所占的比例)以及利用贝叶斯法则。
经分析不难发现,若C→0,即D在判定M运行前景“坏”时几乎不需要花费多少的代价,就能以Lemon冒充Peach而不被F发现,则所有的D都会选择要Pk,因为选择Pk是相对于Pl的严格上策(或称条件占优策略,conditional dominance)。因此要想使制定的房价透露出(至少部分)Peach 或Lemon方面的信息,就必须假设C≠0,这也意味着F应当具有一定的鉴别力,并不是很容易上当受骗的。
设P(g|k),P(b|k),P(g|l),P(b|l)分别表示F判断D“以Pk卖出Peach ”、“以Pk卖出Lemon”、“以Pl卖出Peach”、“以Pl卖出Lemon”四种情况下的条件概率,那么根据贝叶斯法则有:
undefined
undefined
undefined(式1-4)
4.2 算例一:纯策略
先来分析一种理想的情况,即令
undefined
将其带入式1-1～1-4,可以得到
P(g|k)=1,P(b|k)=0,P(g|l)=0,P(b|l)=1。
那么C>Pk-Pl当时,该双房价三方动态博弈模型的纯策略PBE的策略组合有两个,即{R,(Peach)高价,(Peach)购买}和{R,(Lemon)低价,(Lemon)购买},收益分别为(U1,(Peach)Pk,(Peach)V-Pk)和(U1,(Lemon)Pl,(Lemon)W-Pl)。三方相应的判断如下:
①在第T期内,M出台政策R,即鼓励房市发展;
② D看到政策R后,在判定M前景为好的情况下对Peach定为Pk,在判定M前景为坏的情况下对Lemon定为;
③ F在判定房子为Peach时选择接受Pk买下Peach,在判定房子为Lemon时选择接受Pl买下Lemon。F的判断是P(g|k)=1,P(b|k)=0,P(g|l)=0,P(b|l)=1。其中的四个条件概率依次对应F判断D“以Pk卖出Peach ”、“以Pk卖出Lemon”、“以Pl卖出Peach”、“以Pl卖出Lemon”四种情况。
下面,用逆向归纳法(Backward Induction)来论证上述策略组合{R,(Peach)高价,(Peach)购买}、{R,(Lemon)低价,(Lemon)购买}和判断确实构成纯策略PBE。
根据逆向归纳法,先分析F的选择。对于F来说,给定自己的上述判断,若D定价Pk,那么F选择购买(FY)和不买(FN)的期望分收益别是:
EkFY=P(g|k)(V-Pk)+P(b|k)(W-Pk)=V-Pk>0,EkFN=0.
若D定价Pl,那么F选择购买(FY)和不买(FN)的期望收益分别是:
ElFY=P(g|l)(V-Pl)+P(b|l)(W-Pl)=W-Pl>0,ElFN=0.
两种情况下F选择FN的期望收益都是0,所以对F来说,FY是相对于FN的条件占优策略。
再来分析一下D的选择。给定D的判断和策略,当M前景好时,对Peach定Pk是上策,因为Pk>Pl,当然选择要Pk;当M前景坏时,由于Pl>0>Pk-C,所以对Lemon定Pl才是合理的。因此,D在判定M前景好的情况下选择对Peach定Pk、前景坏时选择对Lemon定Pl确实是他唯一的符合序贯理性的策略。
再看G的选择,出台政策R的收益为EU1R=U1P(g)+U1P(b)=U1。若出台政策S,市场上交易不宜成功,其收益EU2S=U2。而U1>U2>0,显然EU1R>EU2S,此时S是相对于R的条件劣策略(conditionally dominated),故理性的G会选择出台政策R而非S。
接着回头分析F的判断,当G出台政策R时,D会在M前景好的情况下选择对Peach定Pk而在前景坏时选择对Lemon定Pl,这与F的判断一致,即F的判断是合乎理性的。
这样上述策略组合{R,(Peach)高价,(Peach)购买}、{R,(Lemon)低价,(Lemon)购买}和判断就通过了PBE的Ⅰ～Ⅳ四个要求的检验,因此两个策略组合都构成纯策略PBE,当然策略组合{R,(Peach)高价,(Peach)购买}也严格占优于策略组合{R,(Lemon)低价,(Lemon)购买},即理想的情形下{R,(Peach)高价,(Peach)购买}会比{R,(Lemon)低价,(Lemon)购买}更有效率。
不幸的是,上述理想的市场均衡在实际中并不是非常普遍,因为在其他条件下,尤其是当C的水平比较不利的情况下,常常会导致较差的市场均衡的出现。上述一种极端的情况是,当C=0时,即在M前景为坏的情况下,D会选择以Lemon冒充Peach而完全不需要成本。在这种情况下,所有理性的D都会选择以Pk出售房子,此时的Pk和Pl已经完全不能透露出Peach和Lemon的任何信息,而此时若再加上EkFy=P(g|k)(V-Pk)+P(b|k)(W-Pk)<0,即F选择FY的期望收益为负,则F的必然选择是FN。这时D的房子就会卖不出去,这样市场上的交易就不会成功,高房价的D最后会选择退出市场,即使是Peach也不会有人去买。这种情况就非常类似于“柠檬原理”(Lemon Principle),即在不完美信息的情况下,Lemon会赶走Peach,最终Lemon将占据整个市场,使市场丧失效率甚至处于“瘫痪”。
4.3 算例二:混合策略
再分析混合策略的情形,假设D在判定M前景好坏的情况下,以一定的概率分布制定Pk和Pl的混合策略,其概率分布如下:
将其带入式1-1～1-4,可以得到undefined。
接着再令V-Pl>V-Pk>W-Pl>W-Pk≥0(这里W-Pk≥0表示若F以Pk买到Lemon收益几乎为零)和0
①G出台政策R,即鼓励房市发展;
②D看到G出台政策R后,以下表中的概率分布选择定价策略:
③F根据D的定价信息,判定在M为好的情况下对Peach以Pk购买,在M为坏的情况下对Lemon以Pl购买。F的判断是undefined。其中的四个条件概率依次对应F判断D“以Pk卖出Peach ”、“以Pk卖出Lemon”、“以Pl卖出Peach”、“以Pl卖出Lemon”四种情况。
同理运用逆向归纳法不难证明:该混合策略组合和判断也构成PBE。但对于混合策略的情形,限制条件比较严格,毕竟PBE本身对各博弈方的理性就有很高的要求。D和F对于彼此的收益情况是很敏感的,这种敏感效应进而会影响G出台的政策。
以上只给出了两个简单的算例,若改变相关的参数和概率分布,各方的收益情况和策略选择、博弈的结果与均衡都会发生改变。总之,D给出的定价信息对于F判断房子为Peach或Lemon具有重大影响,从而影响其购买与否。
5结论与建议
综上所述,得出以下结论:
第一,由于不完美信息的影响,房地产商给出的定价信息,是购房者判定市场前景好坏及购买与否的重要依据。若房地产商判定市场前景为好或坏时,再以一定的概率分布制定高价和低价,则会增加购房者判断市场前景好坏及辨别Peach和Lemon的难度。
第二,供需双方对于彼此的收益的情况比较敏感,这种敏感效应进而会影响政府出台的政策,因此政府掌握出台政策的力度非常关键。
由此,也给出一些建议:
第一,为尽量减少购房的不理性因素和不完美信息的影响,购房者应当多方面搜集信息,提高鉴别能力,理性地投资以降低风险。
第二,房地产商一方面要对政府出台的相关政策有一个比较准确全面的判断,另一方面应当合理投资和制定房价,房价应当理性的回归,尽量减少泡沫的产生。
第三,政府是调控房价和维持房市健康稳定发展的关键。调控房价、抑制泡沫,换个角度说就是调控供需,如何抑制高房价就是如何使供需达到平衡,这也无非就是增加供给和减少需求,例如改革土地招标制度[8] 、增加廉租房和小户型商品房等的供应、完善金融信贷制度和机制、降低通货膨胀率等等,但实际操作远远没有这么简单。政府出台的政策一方面需要严格执行,另一方面也要加强监管、完善法制,并及时的反馈和调整,从而减少泡沫使房地产市场更加健康平稳地发展。
参考文献
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房地产市场信息不对称的动态博弈 篇4
自Von Neumann和Morgenstern于1944年发表《Theory of Game and Economic Behavior》以来,利用博弈论对经济现象中复杂问题的研究不断增加。如Mirrless[1]、Holmstrom[2]、Grossman[3]等研究了委托-代理理论的基本模型,Akerlof的旧车市场模型开创了逆向选择模型的先河[4],Spence的劳动力市场模型引起了人们对信号传递模型的研究[5],Rothschild和Stiglitz将逆向选择原理运用到保险市场的研究,其雇主先行模型的建立引起了人们对信号甄别模型的关注[6],Fama、Meyer等把委托-代理理论的基本模型扩展到了多阶段博弈动态模型[7,8],如代理人市场声誉模型和棘轮效应模型等。Rapoport和Fuller研究了基于不同信息结构的非合作三人博弈协调[9];Putterman和Skillman分析了不同监督技术和报酬制度假设下监督对工作努力的影响[10];Lemer(1981)研究了参与人不固定时厂商与消费者之间的质量博弈,并给出双方多次重复博弈后的纳什均衡[11];Maynard Smith利用传统博弈理论的研究成果从有限理性出发,对群体行为多重均衡问题进行系统研究,提出进化稳定策略概念[12]。国内学者从产权制度安排、企业兼并、集团内部利润分配和战略联盟等角度进行了理论拓展与应用研究,如张维迎从产权制度安排视角分析了企业内部权利斗争出现的原因及道德风险规避问题[13];张军、陈宏民研究了纵向关系产业中企业间的兼并模式抉择,认为兼并模式的选取依赖于企业资产、市场容量及生产成本,并分析政府、企业、消费者三方在兼并模式中的利益冲突关系[14];肖条军、盛昭瀚采用委托代理理论研究了纵向型集团与R&D中心的博弈模型[15];程鹏、吴冲锋根据现代违约证券估价理论,对Credit Metrics模型、KMV模型和Credit Risk+模型三种主要信用风险度量管理方法进行了比较分析[16]。
关于房地产市场问题的研究,如徐鼎运用博弈论对项目建设期工程承包商的败德行为进行研究,构建了项目公司招标博弈模型和项目公司监控博弈模型[17];张飞涟运用博弈对策理论对工程项目质量控制中的问题进行研究,提出惩罚系数的概念[18];黄明知等根据工程项目经理对风险喜好程度及其主观效用函数的不同,建立了项目经理选聘决策博弈模型[19];贾让成等利用信息不对称的博弈方法,建立了未来收益不确定情形下委托代理基数确定的激励机制设计模型[20]。可以看出,目前国内外学者运用博弈论与信息经济学系统研究房地产市场主体之间动态演化方面的文献相对较少,本文运用上述理论对房地产市场信息不对称的动态博弈关系进行了深入研究。
2 房地产市场信息不对称
近几年来我国房地产市场出现连续数年的快速发展,商品房价格迅速攀升。目前在宏观调控的大背景下,房地产价格已经高位运行却仍然迅猛上涨。最新研究资料显示,全国房地产市场的平均相对价格已经超过发达国家水平,这一现象引起了社会各界的广泛关注。房价之所以出现持续快速上涨,的确存在市场真实需求扩大、地价提高和建筑成本上升等客观因素的作用。但是,房地产市场作为一个典型的信息不对称市场,房产商通常在市场需求、产品成本、产品品质等方面具有显著信息优势,而置业者(买方)则明显处于信息劣势。一定条件下开发商可以利用信息优势人为拔高房地产价格,从而获取“超额”利润。因此,不能排除房价持续上涨的背后存在一定投机成分。开发商利用信息不对称而进行的投机性涨价是导致房地产价格“非正常”上涨的重要原因之一。本文试图通过建立开发商与置业者之间的不完全信息动态博弈模型对我国房地产市场价格的持续快速上涨进行深入研究,并据此阐释相应的政策含义。当然,研究结论主要是强调信息不对称是导致房地产市场价格变化的一个重要原因,并不因此否定我国房地产市场的发展和近几年房产价格上涨中包含的合理成分。
房地产市场具有地理位置固定性、稀缺性、商品非同质性、价值量大和流动性差等特点[21],其信息不对称主要表现为:
第一,产品质量信息不对称。商品质量是商品结构的综合指标,房地产商品结构十分复杂,不仅其生产需要较强的专业性和技术性,而且其质量鉴别也需要很强的专业性,一般置业者很难对质量做出合理判断,产品质量信息在开发商和置业者之间的不对称有利于开发商。
第二,产品价格信息不对称。房地产商品的价格是多种因素组合的结果,与地理位置、建筑设计、区域经济发展等密切相关。不同地段、不同朝向、不同楼层,不同经济发展水平和政策对房地产商品价格的变化影响很大;房地产价格的非同质性特征十分突出,因而置业者很难准确掌握具体房地产商品的价格。
第三,产品权属信息不对称。我国土地资源和房屋资源商品化后,其权属关系十分复杂。我国房地产商品的权属关系分为所有权、使用权、抵押权和典当权等,而且使用权年限也不同。这些权属关系的设置和分配在土地资源和房屋资源上是不对称的,在投资者和置业者之间的分配也不是完全对称的。置业者不可能完全具备房地产商品的复杂产权信息。
第四,时间序列信息不对称。房地产市场信息不对称不仅表现为在同一时间上的质量信息、价格信息、权属信息不对称,而且还表现为在某一时间序列中随着时间推移,置业者不完全了解质量信息、价格信息和权属信息变化状况。产品材料类型、品质、价格的变化、设计风格的变迁、地理区位的重新规划、权属关系的增加和减少都是置业者无法及时了解的信息。
房地产市场信息不对称从商品市场角度对房地产市场效率的影响表现在:其一,产生逆向选择。处于信息劣势的置业者可能出现两种选择:一种选择是不进行交易,压抑需求或持币观望待购,导致有效需求不足和需求在时间上的巨大差异,市场不能及时出清;另一种选择是进行信息不对称的非恰当交易,置业者福利受到损害,从而降低市场效率。1999年和2007年我国房地产有效需求量分别高出有效供给量的13.8%和2.9%,而此时的商品房空置率却分别为41.3%、26.4%。国家统计局最新发布的数据显示,截至2008年3月底,全国商品房空置面积为1.23亿平方米,同比增长23.8%。其中,空置商品住宅6983万平方米,增长19.7%。在大量商品房空置的同时,房价却又在不断上涨。一季度全国70个大中城市房屋销售价格同比上涨5.5%,其中,大连、呼和浩特等城市涨幅超过10%。其二,产生道德风险。处于委托人地位的置业者容易遭受来自处于代理人地位的开发商和销售商的双重道德风险,开发商为了降低成本增加效益往往凭借其信息优势在产品质量、商品房面积、物业管理等方面违背合同。销售代理商为了自己的业绩,通过向置业者传递错误信息等手段诱骗置业者以达到推销商品房的目的。道德风险不仅损害了置业者的利益,而且也损害了开发商利益,降低了后期市场的出清速度。因此,加强房地产市场信息的披露和传播、规范委托-代理关系中的合同制度是提高房地产商品市场效率的有效途径。
房地产市场信息不对称从资本市场角度对房地产市场效率的影响是:房地产市场不可能是一个强式效率市场,因为这不符合Fama关于有效市场假说的前提:不存在交易费用、市场信息在交易双方呈完全而对称分布、所有投资者对信息的理解基本一致。虽然在房地产市场上可以根据历史信息来判断价格基本走向,地域性的公共信息也可作为投资者的指南,但由于房地产市场信息的空间差异性和时间差异性较大,寻找一个弱式效率的房地产市场和半强式效率的房地产市场是十分困难的。因此,提高房地产市场信息的透明度、加快金融创新、实现完全意义的房地产证券化是提高作为资本市场的房地产市场效率的重要途径。
3 模型基本假设
假设1:博弈参与者为开发商和置业者,他们之间面临着不完全信息,即各方仅知道自己的类型,但却不知道对方的类型。这里假设在市场繁荣时期和非理性繁荣时期开发商和置业者都能按时偿还借款。在此并不否认开发商在选择项目时可能只顾及开发,而缺少市场分析和还款能力估计,在信息不对称条件下我们把这种行为称为道德风险行为;同样也不能否认置业者的道德风险行为,即置业者利用抵押贷款购买风险较大的房地产行为。
假设2:置业者在博弈对局中最后行动,他们通过房地产价格的变化能够预测开发商的行动,但不能完全拥有开发商的私人信息。假设在房地产开发商保持价格稳定时,置业者获取资本利得的最优决策是选择低需求;当房地产价格不断上升时,置业者将面临信息不对称问题,即不知道房价的上升是由于市场繁荣造成的,还是开发商为诱发置业者产生反馈效应而蓄谋推动的非理性繁荣。
假设3:房地产开发商与置业者具有不同的风险偏好。在博弈中房地产开发商可以通过第三方责任保险的机制来分担风险;置业者在购房时一般不会参与保险。置业者在购房时除了支付房屋价格以外,还需要支付许多搜寻成本、时间成本等等,从某种程度上来说就是其风险厌恶特性所带来的成本,这种成本是无法通过保险来转移的。
假设4:博弈双方参与人的时间水平是不同的。在博弈中自我筹资的置业者与一个富有经验的房地产开发商之间的博弈,前者是一次性参与者,其博弈目标是实现一次性的支付最大化;后者却是重复参与人,具有丰富的博弈经验知识,其目标不仅是现行支付最大化,而且也需要考虑以后博弈的支付,因为他需要对自己的声誉负责。双方这种时间上的差异对房地产开发商保留对置业者的出价而作出可以置信的承诺是至关重要的。
这里我们将有限时间水平上房地产开发商与置业者之间的博弈视为扩展型博弈[22],房地产开发商首先对置业者出价,然后置业者根据出价选择接受还是拒绝。模型的基本目标是说明重复博弈的房地产开发商与一次性博弈、风险厌恶且有私人信息的置业者之间的利润最大化策略。
4 模型建立与实例
根据假设可以得到一个扩展形式的讨价还价博弈模型。房地产开发商出价时,置业者对出价的反应要么是接受(在这种情况博弈不结束),要么是拒绝(在这种情况下,博弈继续进行且面临类似抽签情形)。图1是简化的两种类型消费者,一类是低系数的绝对风险厌恶者(比例为γ);一类是高风险厌恶消费者(比例为1-γ)。博弈过程有3个节点,在两个后继节点房地产开发商出价pi(i=1,2),置业者可以接受即成交,双方的支付分别为pi-ic和-(pi+ic),其中c表示双方的阶段成本;置业者如果拒绝,博弈进入下一轮;如果置业者继续拒绝,那么房地产开发商将面临着由L(q,-(p′+C),0)所表示的抽签情形[23]。图中用虚线连接的节点表示同处于一个信息集,即房地产开发商并不清楚消费者具体的风险厌恶程度。
这里用θ表示置业者风险厌恶系数;F(θ)表示风险厌恶系数为θ的置业者群体分布函数,f(θ)是定义在区间[θl,θu]上的密度函数;R表示房地产开发商选择两个出价p1与p2时的平均收益,S表示其方差。这里的风险率是θ严格增函数,即
可以确信所有置业者在θ≥θ2时接受p2,在θ≤θ2时,拒绝接受出价而进行抽签决定模式。考虑第一阶段的出价,置业者要么接受并得到确定的支付p1,要么拒绝并面临着第二次复杂情况,其平均收益与方差等式为:
如果风险厌恶系数为θ1的置业者拒绝出价p1,其临界值为:
在选择出价p1时,房地产开发商相当于选择两个时期置业者的类型θi,再以此来决定其最优策略。依据风险厌恶系数房地产开发商的最小问题可以表示为:
根据假设,房地产开发商最优选择的充分必要条件为:
方程(6)、(7)右边的符号意味着房地产开发商的最优内点选择θ*满足θ2<θ*<θ1,且θ*f(θ*)-(1-F(θ*))=0。
由表示P一阶条件的方程(8)可知,P的上升会产生两个效应:首先,它提高了在第二阶段从置业者中榨取的剩余(密度为(F(θ1)-F(θ2)),因为它提高了有效风险贴水Pθ2S/2;其次,它改变了在第一时期选择接受的置业者的风险贴水(密度为(1-F(θ1))。风险贴水变化的符号依赖于∂Sc/∂P=(1-2P)θ22(S2/4)-S,房地产开发商对P的最优选择将在此两种效应之间进行权衡。
模型的经济学意义是:如果置业者在整个博弈期间都知道房地产开发商的出价,那么他就有拒绝现有出价并等待一个未来更高出价的激励。但是如果置业者不能确定现行出价是否为最后出价,他可能不愿意拒绝现在的出价而等待未来的出价。部分保留出价在博弈的每一阶段就创造了一个最后通碟效应:风险厌恶系数高于临界水平的置业者将会真实地显示出其风险贴水,而不愿面对进入最后通碟没有其他出价的境况。
这里根据一个具体均匀分布的实例来验证模型的基本结论。
假设消费的风险厌恶系数分布是[0,θu]上的均匀分布,那么内点解的一阶条件是:
在第二阶段置业者接受出价的比率满足等式:
这是因为当分布是均匀时,F(θ)=θ/θu,且θ2=0.5θ1,因此, 式中r唯一地由P决定, 而不是由θ1与θ2决定。当θu变得相当大时, 可以证明θ1趋于0.75θu, 同时θ2趋于0.375θu,P趋于0.5。在第二阶段部分保留出价可以使房地产开发商占有消费风险贴水的0.3047,约高于第一次出价成交的20%。P的极限值随着平均消费风险贴水的增加,方差表达式中的第一项
考察另一个极端,当θu趋于零时(即置业者趋于风险中性),概率P就会趋于1(当房地产开发商面对的是风险中性的置业者时,通常无法通过上述方法获得更大收益)。在这两种极端情况下,P是单调变化的。因此,可以得出任何特定的置业者在第二次出价时,所得到的支付是关于最大消费群体风险恶系数的非减函数。动态博弈模型说明了地产开发商不愿意降低价格是因为这种等待可以使置业者显示其私人信息从而增加房地产开发商的收益。
5 研究结论
通过对房地产市场信息不对称的动态博弈关系进行研究,得出以下结论:目前我国房地产市场中出现问题的根本原因在于市场信息不对称及诚信缺失,市场信息不对称使得参与各方的机会主义行为盛行,正常的市场机制难以发挥应有作用。房地产市场交易双方均存在侥幸心理,以为自己的违约行为能够瞒过博弈对手从而达到自身利益最大化,但在长期博弈过程中却可能由于逆向选择行为的出现而导致市场萎缩,不利于房地产市场的健康发展;信息不对称前提下一对多的动态博弈模型能够解释目前房地产市场中出现与供求规律不相符的高空置率与高价格并存现象。研究认为,“双高”现象有利于重复博弈的开发商一方,其重要原因是讨价还价双方的信息不对称及地位不对等,使开发商具有充分的激励维持高价并在此过程中获得更多的利润,通过等待可以获得有关置业者更多风险偏好程度的信息,进而在讨价还价过程获得更多收益。
研究认为,信息在买卖双方之间传递的阻隔和不对称是房地产市场的普遍特征,是市场交易关系中所处地位不对等这一客观状况造成的。从房地产市场参与方来看,房地产市场效率表现为制度均衡形成中的一种可接受效率。制度经济学认为市场均衡是市场参与者之间相互博弈的结果。这种均衡很大程度上是一种行为均衡,也就是愿意维持现有制度的行为主体集合力量超过了不愿意维持现有制度主体力量集合所出现的一种状态。因此,制度均衡时的制度选择也许只有部分参与者满意,并非全部参与者都满意。但由于这种制度选择或多或少均照顾了全部参与者各方的利益,它能够作为并不满意但却是可以接受的一种选择而存在。为了有效地解决房地产市场的信息不对称问题,保障置业者合法利益,提高房地产市场效率,本文根据研究结论建议从政府、开发商和置业者方面着手,解决房地产市场的信息不对称问题。
①政府规制对信息不对称的弥补。由于市场机制在解决信息不对称方面具有其自身缺陷,因此,政府有必要采取一定措施弥补市场机制的不足。与市场解决房地产市场信息不对称的合同和信誉方法不同,政府规制具有强制性,它直接命令市场交易方(特别是开发商)必须披露某些重要信息,采取措施防止意外事件的发生,否则会受到相应的处罚。房地产商品质量和物业管理规则、规范的合同文本、房地产中介和房地产经纪人的执业资格认定制度等都是政府为缓解房地产市场信息不对称问题可以采取的措施。
②开发商的信号显示。在商品房质量优劣混杂的房地产市场上,信息不对称导致市场失灵或者市场的低效率,质量好的商品房有时候会被迫退出市场。但是优质商品房的开发商不应该轻易放弃,他们可以通过信号显示(Signaling)方法标明自己的商品房质量,改善市场上信息不完备、不对称状况,让广大消费者了解自己并相信自己提供的是优质品。提供优质产品的房地产开发商可以采用创立名牌的方式向市场和置业者传递正向信号。
③置业者对自身利益的追求和保护。房地产市场中买卖双方之间信息对称程度越高,买方越有利。信息不对称产生的根本原因在于置业者相对于开发商和销售代理商来说掌握的有用信息太少。为了提高信息对称程度,保护自身利益,置业者应该通过一切可能的途径收集关于房地产市场及具体商品房的信息。当然,在市场中搜寻信息是需要付出一定成本的。鉴于目前信息不对称的房地产市场中,大量信号源于开发商和销售代理商,带有明显的主观性,不能公正、客观地反映市场和项目本身,而且大多数置业者并不具备专业知识,所以置业者很可能难以辨别真伪不得不付出一定成本换取此类信息。因此,应该另外制造和传播大量正的市场信号以便有利于市场参与者相对准确地认清市场。信息制造和传播的主体最好是能够保证信号公正、准确、科学并具有权威性的行政部门或行业协会,也可以是愿意并能够在市场中为处在信息劣势地位委托人服务的中介机构。
摘要：通过对房地产市场信息不对称的动态博弈关系进行研究,认为目前我国房地产市场中出现问题的根本原因在于信息不对称及诚信缺失,信息不对称使得参与各方的机会主义行为盛行,正常的市场机制难以发挥应有作用。信息不对称前提下一对多的动态博弈模型能够解释目前房地产市场中出现与供求规律不相符的高空置率与高价格并存现象。研究认为,“双高”现象有利于重复博弈的开发商一方,其重要原因是讨价还价双方的信息不对称及地位不对等,使开发商具有充分的激励维持高价并在此过程中获得更多的利润,通过等待可以获得有关置业者更多风险偏好程度的信息,进而在讨价还价过程获得更多收益。信息在买卖双方之间传递的阻隔和不对称是房地产市场的普遍特征,是市场交易关系中所处地位不对等这一客观状况所造成的。为了有效地解决房地产市场的信息不对称问题,保障置业者合法利益,提高房地产市场效率,从政府、开发商和置业者等方面提出了解决房地产市场信息不对称的建议。
不完美信息动态博弈 篇5
一、文献评述
相较于国外学者们对于审计博弈内容研究上的精细和深入以及方法上的成熟和多样, 我国学者对审计博弈研究起步晚、发展快, 对于审计模型的构建也不只是局限于简单的静态策略博弈模型, 而开始研究更加复杂的动态博弈模型。薄澜、姚海星通过构建关于上市公司管理者财务舞弊与注册会计师外部审计的不完全信息动态博弈模型, 分析了公司管理者和审计师的最优策略以及博弈模型多期重复进行的可能结果, 提出减少财务舞弊发生的措施和建议。刘国常、韩春生从博弈论的角度对审计合谋的市场选择及其治理策略进行探讨。张涛、吴联生通过构建股东、管理层和审计师三方参与的两委托人——单代理人博弈模型, 研究了固定审计费用下不同审计师变更方式对审计质量的影响。庄立、王玉蓉构建和比较了传统审计模式和现代风险导向审计模式下注册会计师、客户以及政府监管三方关系人的博弈模型。卢宁文, 通过不完全信息动博弈模型的构建分析了审计师行为的选择。武恒光通过管理层和审计师的舞弊博弈模型进行审计证据、审计风险及不规则关系研究。国内学者研究较多的是管理者与审计师之间的博弈, 本文通过不完全信息动态博弈模型的构建分析被审计单位、审计单位以及社会监管部门三者之间相互影响的决策过程。
二、审计三方关系人博弈模型的基本假设
本文所说的财务舞弊是指, 被审计单位人为地没有在财务报告上真实、公允地反映企业真实的财务状况和经营状况, 故意欺骗财务报告信息使用者。在本文构建的不完全信息动态博弈模型中, 假设审计单位的专业胜任能力是没有问题的并且实施审计的复杂程度也是无差别的, 即不存在被审计单位财务舞弊而审计单位不能发现错弊的情况, 只存在审计单位与被审计单位合谋而不报告错弊的情况。社会监管部门在对某个企业实施严格监管的情况下能发现该企业的虚假错弊, 在不实施严格监管的情况下则发现不了。审计三方关系人之间的信息是不对称的:被审计单位不了解审计单位是否愿意参与合谋, 社会监管部门并不知道被审计单位和审计单位是否存在合谋现象, 审计单位也不清楚社会监管部门是否会进行严格监管。按照进行博弈的顺序, 其他基本假设如下所述:
假设1:首先由自然来选择被审计单位的类型——诚实或者不诚实, 其中选择诚实的概率为 (1-ρ) , 选择不诚实的概率为ρ。诚实的被审计单位一定不会进行财务舞弊, 不诚实的被审计单位以一定的概率θ进行财务舞弊, 并且如果被审计单位实施了财务舞弊, 其一定会向审计单位发出合谋的意思表示。被审计单位实施财务舞弊并且与审计单位合谋成功, 未被报告舞弊的额外造假收益为I;被审计单位实施财务舞弊, 被报告舞弊的后果是不仅失去了额外造假收益I, 还会承担P的惩罚, 其中的P指经济处罚以及行政处罚和名誉受损的量化。
假设2:审计单位不存在胜任能力和审计质量的问题, 其以一定的概率与舞弊被审计单位进行合谋。相对于不合谋, 审计单位同意合谋后的额外收益为R, 若被监管部门发现, 审计单位不仅会被没收额外收益R, 而且还会遭受到行政处罚以及审计单位名誉上的损失, 量化为L。
假设3:社会监管部门以概率实施严格监管, 实施严格监管的额外成本为C, 监管机构实施严格监管查处了财务舞弊与审计合谋给社会带来了正能量, 对整个社会的财务体系都起到了一定的警示作用, 量化收益为B。监管部门监管不力, 变现纵容财务舞弊, 给社会带来了一定的损失D。
三、外部审计三方关系人博弈模型的构建
在上市公司外部审计中, 被审计单位、审计单位、社会监管部门三方关系人之间的博弈顺序依次展开。首先, 自然选择被审计单位的类型是{诚实, 不诚实}, 概率分别为 (1-ρ) 和ρ。然后是, 被审计单位进行行为策略的选择{舞弊, 不舞弊}, 其中诚实的被审计单位一定不会造假, 不诚实的审计单位以一定的概率θ进行财务舞弊。接着是, 审计单位的行为策略{合谋, 不合谋}, 被审计单位在没有进行财务舞弊的情况下, 审计单位的行为一定是不合谋, 被审计单位在实施财务舞弊的情况下向审计单位发出合谋邀请, 审计单位以α的概率同意合谋, 以 (1-α) 的概率拒绝合谋, 报告错弊。最后是监管部门的行为选择{严格, 不严格}, 监管部门并不知情被审计单位和审计单位的行为, 以的概率实施严格监管。
如图1所示, 图中博弈树上面的节点代表的是博弈参与人, 博弈树的路径代表参与人选择的行为策略, 最终收益括号内的数字由左至右分别为被审计单位、审计单位、监管部门。根据外部审计的不完全信息动态博弈模型, 博弈的结果有以下八种类型。
(1) 自然以 (1-ρ) 的概率选择了诚实的被审计单位, 诚实的被审计单位只有一种行为策略——不舞弊, 审计单位不存在合谋的情况, 监管部门以的概率实施严格监管, 被审计单位、审计单位、监管部门三者的收益为 (0, 0, -C) 。
(2) 自然以的概率选择了诚实的被审计单位, 诚实的被审计单位只有一种行为策略——不舞弊, 审计单位不存在合谋的情况, 监管部门以 (1-β) 的概率不实施严格监管, 被审计单位、审计单位、监管部门三者的收益为 (0, 0, 0) 。
(3) 自然以ρ的概率选择了不诚实的被审计单位, 不诚实的被审计单位以 (1-θ) 的概率选择不舞弊, 在被审计单位不舞弊的前提下, 审计单位只有一种策略选择——不合谋, 监管部门以β的概率实施严格监管, 被审计单位、审计单位、监管部门三者的收益为 (0, 0, -C) 。
(4) 自然以ρ的概率选择了不诚实的被审计单位, 不诚实的被审计单位以 (1-θ) 的概率选择不舞弊, 在被审计单位不舞弊的前提下, 审计单位只有一种策略选择——不合谋, 监管部门以 (1-β) 的概率不实施严格监管, 被审计单位、审计单位、监管部门三者的收益为 (0, 0, 0) 。
(5) 自然以ρ的概率选择了不诚实的被审计单位, 不诚实的被审计单位以θ的概率选择舞弊, 被审计单位以 (1-α) 的概率拒绝合谋选择披露被审计单位的财务舞弊, 监管部门以β的概率实施严格监管, 被审计单位、审计单位、监管部门三者的收益为 (-P, 0, -C) 。
(6) 自然以ρ的概率选择了不诚实的被审计单位, 不诚实的被审计单位以 (1-α) 的概率选择舞弊, 被审计单位以的概率拒绝合谋选择披露被审计单位的财务舞弊, 监管部门以 (1-β) 的概率不实施严格监管, 被审计单位、审计单位、监管部门三者的收益为 (-P, 0, 0) 。
(7) 自然以ρ的概率选择了不诚实的被审计单位, 不诚实的被审计单位以θ的概率选择舞弊, 被审计单位以的概率选择合谋选择而不披露被审计单位的财务舞弊, 监管部门以β的概率实施严格监管, 被审计单位、审计单位、监管部门三者的收益为 (-P, -L, B, -C) 。
(8) 自然以ρ的概率选择了不诚实的被审计单位, 不诚实的被审计单位以θ的概率选择舞弊, 被审计单位以 (1-β) 的概率选择合谋选择而不披露被审计单位的财务舞弊, 监管部门以的概率不实施严格监管, 被审计单位、审计单位、监管部门三者的收益为 (I, R, -D) 。
五、博弈模型分析与政策建议
根据审计三方关系人的博弈模型, 被审计单位、审计单位、监管部门的均衡结果是一组策略组 (θ*, α*, β*) 。在求解过程中将自然的选择概率ρ看成是一个常数, 根据博弈结果得出三方关系人博弈的期望收益分别为:
被审计单位期望收益为:
审计单位的期望收益为:
监管部门的期望收益为
运用最优化的一阶条件, 分别对 (1) (2) (3) 式求偏导, 并令偏导等于零, 即令
具体整理得到如下式子:
求解 (4) 得到三方博弈的均衡解为:
分析三方博弈的均衡解:
(1) 当时, 审计单位和监管部门最有策略的确定还依赖于彼此的行为选择。在时, 即被审计单位选择合谋的概率大于时, 监管部门的最优策略是严格监管;反之, 监管部门的最优策略是不严格监管。同样地, 在时, 审计单位的最优策略是参与合谋;反之审计单位的最有策略是不参加合谋。
当时, 即被审计单位选择舞弊的概率小于时, 监管部门的最优策略为不严格监管, 则审计单位的最优策略为合谋。
(2) 当时, 即审计单位同意合谋的概率小于时, 被审计单位的最优策略是不采取舞弊措施, 监管部门的最优策略是不执行严格监管措施。
当时, 即审计单位同意合谋的概率大于时, 监管部门和被审计单位最优策略的确定依赖于彼此策略的选择概率。在时, 即被审计单位选择舞弊的概率大于时, 监管部门的最优策略的选择严格监管;反之, 监管部门的最优策略是不严格监管。同样地, 在时, 即监管部门执行严格监管的概率小于时, 被审计单位的最优策略是进行财务舞弊;反之, 被审计单位的最有策略是不舞弊。
(3) 当时, 即监管部门执行严格监管的概率小于时, 被审计单位的最优策略是进行财务舞弊, 审计单位的最优策略是参与合谋。
当时, 即监管部门执行严格监管的概率大于时, 被审计单位的最优策略是不进行财务舞弊, 审计单位的最优策略是不参与合谋。
从以上模型分析中可知, 单独从被审计单位或者审计单位行为选择的概率上来判断, 还不足以完全得出另外两个博弈主体的最优策略行为。但是, 监管部门行为概率一旦确定, 即可以直接得出被审计单位和审计单位的最优行为选择。由此可见, 监管部门的行为策略在整个博弈过程中, 起到重要作用, 监管部门执行严格监管的力度越大, 对违规的处罚力度越大, 审计单位进行合谋、被审计单位进行财务舞弊的可能性就越小。结合三个均衡解的角度进行分析, 应该采取相关措施使得的值尽量小, 使和的值尽量大。就此提出以下几点建议:
(1) 从监管部门入手。一方面, 加强监管部门的监管力度, 严格执行监管。从博弈分析可知, 当监管部门执行严格兼顾的概率时, 被审计单位的最优策略是不进行财务舞弊, 审计单位的最优策略是不参与合谋, 由此可见, 监管部门执行严格监管的概率越大, 执法力度越大, 被审计单位和审计单位的行为越是趋向于诚实守法。另一方面, 不断提高监管部门的监管效率, 提高监管技术, 降低监管成本。严格监管的实施能够对被审计单位和审计单位起到震慑的作用, 被审计单位和审计单位从博弈的角度也会选择诚实的行为, 但是严格监管增加了监管部门的时间成本、人力成本以及经济成本等在一定程度上限制了严格监管模式的普及, 所以必须通过一定的技术手段来提高监管的效率, 降低监管成本, 在审计监管中普及严格监管模式。
(2) 从审计单位入手, 加强对审计单位审计人员的职业道德教育, 提高审计人员的整体道德素质。一方面, 通过行业协会等途径, 对坚持正义敢于披露财务舞弊行为的审计人员加大表彰力度, 对正面典型进行宣传;另一方面, 对违规行为进行严厉处罚, 加大审计单位的违规成本。
(3) 从被审计单位入手, 不断规范资本市场的信息质量要求, 通过技术手段提高对信息真实性的监控质量。加大对财务舞弊公司的处罚力度, 提高舞弊成本。通过社会影响以及责任机制, 对上市公司及其管理人员进行正确的引导。
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不完美信息动态博弈 篇6
关键词：审计学教学,双重委托代理关系,动态博弈
为培养更多适应市场经济发展需求的国际型、应用型和创新型人才, 教育部2007年下发的1号和2号文件特别强调要高度重视实践教学。随着审计法制和政府监管的不断强化, 尤其是新国家审计准则的出台及新注册会计师审计准则的即将出台, 审计领域不断拓宽, 审计队伍日益壮大, 审计理论和实践的进步日新月异, 社会对复合型审计人才素质的要求也越来越高。这就要求操作性极强的审计学课程必须结合专业建设与发展的现实需要, 除特别加强专业实习和毕业实习外, 更需要不断推进审计学及其实验内容和模式的创新, 以提高学生分析、解决问题的能力, 从而为实现其顺利就业及人生规划打下深厚基础。为此, 本文引入经济学的多重委托代理理论和三方不完全信息动态博弈模型, 结合自己在审计学和财务报表审计等课程的初步探索, 为审计学课程教学改革与实践创新提供理论支撑和些许参考。
一、审计学理论教学实践的现状
从事高校审计学教学的大部分教师都深有体会:由于专业特征所限, 审计教材涉及的概念、原则、策略, 方法等枯燥的条条框框居多, 一本书里几乎没有多少例题。如在注册会计师执业考试所设的六门课程中, 审计教材竟达730多页, 其内容之琐碎、抽象和枯燥, 令人如入茫茫林海, 无从把握重点。作为注册会计师培训班的老师, 我曾经下载多个审计学网上培训班教师的授课视频, 即使是大家公认讲得最好的老师, 在一个多小时内, 如果不是对照书本跟着听讲也会走神。在哈佛大学有一个关于审计课的笑话:一共五个学生, 老师讲到最后, 六个人都睡着了, 当然包括讲课的教授。审计学教学的难度与效果可见一斑。这种情形既令多数审计学老师出力不讨好, 更令学生生厌, 也使得越来越多的人不愿意从事审计教学, 进而使得国内审计学方面的教学人才较为贫乏。所有这些一直以来都是审计专业教学公开的难题。
当然, 也不乏像复旦大学的李若山教授、厦门大学的陈汉文教授“口吐莲花”式的审计教学, 但是一直以来, 对于大多数高校的审计学教师而言, 审计学课程的教学效果整体并不十分好。2009年下半年, 笔者参加教育部举办的高校审计学精品课程远程学习, 了解到大多数高校的审计学教师都认为审计学课程不好教、太枯燥, 从而无法吸引大多数学生的兴趣, 并为此十分烦恼。现有大多数高校的审计学教学主要采用概念、理论加案例的方法, 该方法虽然可以加深学生对相关概念、原理和方法的理解, 但是, 依然无法提高其理解的深度, 也不能令其真正掌握审计实务操作的具体流程, 更不能令其改进现有的实务操作弊端。因而, 无法达到理论创新和实务创新相互推动的根本目的。毋庸置疑, 任何教学都是一个需要长期积累、历练的过程, 但是好的教学方法无疑会缩短这个过程。因此, 对审计学教学方法改革的探讨无疑具有重要的现实意义。
二、动态模拟实验的理论基础——三方不完全信息动态博弈
1. 重委托代理关系。
三角关系形象刻画了审计主体、对象与委托者之间的关系。审计业务实质上是一个双重委托代理关系的动态过程。首先, 审计人员接受企业股东的委托, 对其管理层出具的财务报告进行审计。在这个委托代理关系链中, 看似两个代理人 (审计师和管理层都是代理人) , 二者同属一个委托人 (股东) 。但是, 实际中往往是企业的管理层决定聘请或解聘哪一个会计师事务所, 即管理层在作为代理人的同时, 其又属于隐性的实际委托人。这种错综复杂的多重代理关系, 使得委托代理关系的任一方对其他两方拥有的信息是不完全的, 三方各自的利益也不同。
2. 三方不完全信息动态博弈的原理。
作为有限理性的经济人, 各自都会根据自己所了解的对方的行动去作出应对策略。审计业务本身就是一个三方参与的、动态的不完全信息博弈过程, 也是会计师事务所对客户行为信赖的一个选择过程。其中, 三方主要包括企业的委托人即股东大会或董事会、代理人之一管理层和代理人之二会计师事务所。
(1) 企业管理层与会计师事务所之间是一个不完全信息动态博弈过程。由上图可知, 企业在节点1进行选择, 它有表现好的动机, 以维持企业现有发展状况和选择表现不好以获取更多的利润两种策略。然后, 会计师事务所据此有两种对策, 信赖企业或不信赖。其中, 信赖决策是会计师事务所为了规避风险, 要么出具非标准的审计意见, 但客户不同意或风险依然无法规避时, 采取辞聘该客户的信赖决策。
若被信赖者的表现不好, 且与实际相符, 但信赖者 (即会计师事务所, 下同) 采取不信赖他或她的信赖决策, 并采取相应的决策措施, 则信赖过程结束, 此时其无损失。该情形见上图中最左边的一个分支。
如果客户表现好, 此时进一步将信赖决策分为两种情形:第一种情形是客户的表现与实际情况相符, 会计师事务所采取信赖该客户的决策, 并采取信赖措施, 如出具标准意见审计报告或恰当的非标准意见, 此刻的信赖属于正常信赖, 该决策自然成为下次是否信赖该客户的基础。第二种情形是客户的表现与实际情况不相符, 如果会计师事务所由于信息不对称, 或听信客户的花言巧语或巧妙伪装而选择信赖该客户, 此时属于过度信赖决策, 且采取了相应的信赖措施, 如应出具非标审计意见却出具了标准意见的审计报告, 或应该辞聘该客户却继续保留该客户, 导致客户组合风险增大, 由此可能造成不同程度的损失, 前文不完全信息动态博弈循环图中涂黄色的部分就是过度信赖的动态决策过程。此时, 往往会导致信赖循环链的断裂, 信赖者可能身败名裂, 万劫不复, 如安达信因安然事件而销声匿迹。可见, 审计业务本身是一个动态的不完全信息博弈过程。
(2) 与企业管理层与会计师事务所之间频繁的动态博弈不同, 委托人、股东与企业管理层之间不完全信息的动态博弈均衡早已被学术界得出定论, 即设计种种激励和约束机制以规避后者的道德风险和逆向选择。但是, 对于股东与会计师事务所之间的委托代理关系, 却缺乏更深入的研究。由于股东对会计师事务所的了解主要是通过企业管理层的了解而间接获取信息, 二者之间也是一种不完全信息动态博弈。即使有审计委员会机制和独立董事制度, 但是由于代理链条太长依然缺乏更深层次的充分信息。
3. 审计学动态模拟实验的三方不完全信息动态博弈过程。
在审计学课程中, 审计业务的每一步, 每一个环节, 尤其是各个循环, 如销售与收款循环, 采购与付款循环、生产与储存循环、投资与筹资循环等, 都是对企业策略和注册会计师审计应对策略的刻画, 因此, 在该课程的教学过程中, 绝对不能将审计活动与委托方和代理方的行动割裂开来, 孤立进行学习, 否则会导致教学效果不佳, 以往的审计教学就是陷入了这种不可自拔的怪圈。因此, 必须按照前述三者之间的双重委托代理关系和不完全信息动态博弈等特征, 与股东、管理层结合起来, 重点强调学生的步步参与和积极思考, 从而把审计课程学活、用好。具体而言, 分为以下三步:
首先, 将学生分成三组:第一、二组共同组成一个新成立的企业, 其中, 第一组作为企业的股东, 并从中选取十名学生成立董事会, 再选取一名董事长来决定企业的重大决策, 其中包括最终确定对会计师事务所的聘任;第二组, 作为企业的管理层, 负责财务报表的编制, 内部控制制度的设计、实施和维护, 以及对会计师事务所行为优劣的判断, 并将此信息传达给股东大会, 提出聘任会计师事务所的提案;第三组, 成立一个会计师事务所, 负责审计计划的制定, 审计项目组的成立, 具体的审计取证、出具报告等一系列过程。
其次, 进一步将第二组的企业管理层分为董事长、总经理、销售总经理、采购总经理、投资与筹资总经理、财务总经理。在讲到具体的销售、采购、投资与筹资、货币资金各大循环时, 请他们逐一说明对相关的业务活动、内部控制如何进行设计、实施和维护。同时, 将第三组的会计师事务所再分为主任会计师、副主任会计师、项目经理和签字会计师, 分别负责不同级别的审计业务, 如对应于上述的五大循环, 应分别测试其内部控制, 并实施相应的实质性程序, 编制工作底稿等。
最后, 会计师事务所根据企业的具体情况, 先确定适当的审计程序, 寻找充分、适当的审计证据, 出具其认为恰当的审计报告, 再与企业的管理层进行反复沟通, 最后得到双方满意的审计报告。
该模拟实验设计的动态性主要体现在教师对三方不完全信息动态博弈过程中的组织协调、调动积极性以及启发的作用。对于每一组学生扮演的角色和其他旁观的学生而言, 既是对实际审计业务活动的遵循和再现, 也是对其所学知识的再现和应用, 从而达到“一箭多雕”的目的, 因而更能激发其学习的积极性。由于不同的学生在个体知识和思维、判断能力等存在较大差异, 而且相互之间的信息不完全, 不对称, 因此在他们应对的时候, 就需要发挥各自的智慧, 在讨论中激发灵感, 从而迅速实现其对知识的灵活运用和牢固掌握。
三、改革与创新:案例与审计三方动态模拟实验的结合
笔者在今年上半年财务报表审计课程的教学过程中, 对这种方法进行了初步尝试, 对上述三组人员的确定采取的是学生自愿结合, 如果哪一组不踊跃时, 再随机指定学生, 因此总体效果较好。还过由于是首次尝试, 其他配套措施未及时跟进, 如让学生预习相关内容, 查找相关资料等, 对教学效果稍有影响。如果前期和实施过程中的配套工作到位, 那么采用这种三方的不完全信息博弈审计模拟实验将是对审计学课程教学改革的一个全新的思路。具体而言, 需要以下配套措施的跟进:
1. 以案例激发兴趣, 以兴趣带动掌握基本概念和基础理论。
审计学课程的学习需要掌握一些基本知识、技巧和方法, 如审计程序、审计测试、审计报告等, 为了避免枯燥和厌烦, 可以选择一些单项案例 (如因函证发生审计失败, 或因存货监盘发生的审计失败) , 以激发其学习兴趣。
2. 引入较为相关的影视作品, 大胆创新。
任何知识都是相通的, 尤其是文艺作品具有形象性、娱乐性, 它既可以在第一时间吸引学生的眼球, 也可以留下深刻的印象, 甚至令其终身难忘。因此, 在教学过程中适时插入一些典型的、相关度较高的影视作品, 再从审计专业的角度加以解释和演绎, 就可以达到事半功倍的效果。
3. 打好会计学、经济法、税法和其他相关知识的基础。
要想学好审计, 就必须学好会计, 这是由审计学鉴证和查错纠弊等功能决定的。因此, 在审计学动态模拟实验学习前, 必须让学生掌握相关的会计知识点。由于企业的经济活动和会计活动都要遵循一定的经济法规、税务法规等, 也必须让其具备一定的经济法和税法知识。此外, 还需要其了解和涉猎其他方面的知识, 如内部控制、企业风险管理以及金融学知识, 尽量拓宽知识面。
四、结论
前述分析表明:在学生具备一定预备知识的前提下, 无论是从双重委托代理理论视角, 还是从三方不完全信息博弈的行为经济学角度, 抑或从培养能力的高度看, 将学生分成会计师事务所、企业委托人和管理层三方, 根据实地情景进行动态模拟对审计学理论进行学习, 尤其是对财务报表审计五大循环的学习, 其学习效果要优于其他方式。
由于笔者水平有限, 加之时间仓促, 未能量化三方不完全信息动态博弈的均衡策略, 文中还存在诸多不足, 有待进一步完善。
参考文献
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不完美信息动态博弈 篇7
关键词：P2P网络借贷,不完全信息,动态博弈
一、引言
从2007年以来, 中国的P2P行业呈爆炸式的增长, 推动了中国成为世界上规模最大的P2P市场。快速成长的P2P网络借贷 (online peer to peer lending) 不仅满足了一部分银行无法满足的资金需求, 而且带动了对技术、产品、市场、金融专业人才的大量需求, 创造了良好的经济效益。实际上, P2P网络借贷的产生, 是民间对小额贷款的旺盛需求下的产物。然而, P2P网络借贷虽然推动了社会闲置资金的最优配置, 为发展金融市场注入了新的活力, 但由于目前并没有成熟的行业经验可借鉴, 因而, 我国网络贷款平台行业乱象丛生, 不断发生借款者无力还款、赖账甚至骗款等现象, 不仅使投资者蒙受巨大损失, 还使得网络借贷公司的经营受到很大的冲击。
尽管P2P网络借贷行业出现如此多的问题, 一方面, 因其进入门槛低、监管不规范、民间资金需求大, P2P网络借贷行业仍然呈现出疯长态势;另一方面, P2P网络借贷平台对借款者的资质甄别仍然存在着一些问题。因此, 本文利用博弈论的方法探讨P2P网络借贷行业中借款者与P2P网络借贷平台之间的互动关系, 找出两者的均衡点, 从而揭示P2P网络借贷行业中贷款时是如何发放的, 进而提出相关政策建议。
二、理论分析和相关研究结论回顾
在P2P网络借贷行业的信贷市场中, 交易双方通常为P2P借贷平台和各类资质不同的借款者。如果借贷市场是个完全信息的市场, 那么交易双方都会拥有关于对方的完整信息, 使双方可以做出理性的判断, 因而信贷交易不仅公平, 而且顺利。从最终的结果来看, 资信好、还款能力强的借款者可顺利得到所需资金, 进行生产活动, 在实现资金增值后向网络借贷平台偿还本金。而资质差、还款能力弱的借款者则很难从P2P借贷平台获得贷款。最终, 在信息完全对称的情况下, 资信好、还款能力强的借款者与P2P借贷平台达到双赢。但是, 假若P2P网络借贷行业的信贷市场呈现出信息不对称, 那么, P2P借贷平台很难获取借款者的真实信息, 而只能依据借款者提供的材料进行判断。这就可能出现资质差的借款者为了从P2P借贷平台获得所需资金, 刻意隐瞒自己真实的经济状况, 伪造财务数据, 进而导致P2P借贷平台很难对不同资质的借款者进行差别定价。为了弥补搜集信息的成本和监督成本, 以及因不良贷款所带来的损失, P2P网络借贷平台只能通过提高利率增加收益。进而导致资质好的借款者面对高利率望而却步, 资质差的借款者由于无法从其他途径募集资金而不得不向P2P网络借贷平台申请借款, 并很有可能到期无法偿还贷款, 给P2P网络借贷平台和投资者带来损失。
在国内的相关研究中, 楼梦楚在研究中发现我国P2P公司以互联网为依托, 集合了众多复杂的交易者, 虽然对于降低交易成本、促进资金流动起到了巨大的作用, 但是具有高风险性。尹小勇、彭俊华发现P2P贷款的担保问题尤其突出, 借款者的担保物或者抵押物的真实状况很难得到有效保证, 从而导致借款者及其容易产生失信行为。成蕴琳、单永娟发现我国的P2P平台极易发生信用风险, 由于借款者的担保资质审核不严, 以及网络的虚拟性, 使得借款者容易产生失信行为。王会娟、廖理指出由于我国缺少高度透明的个人信用体系, 平台和借贷者之间的信息不对称使得P2P贷款容易出现信用风险。扈震、王学武指出P2P网络借贷加剧了信息不对称, P2P贷款并未配置到最优的领域, 最好的借款者未必能从网络借贷市场上获得资金, 该市场呈现出低效率。张成虎、牛浩远通过运用博弈模型分析, 提出P2P市场存在着信息不完全问题, 只有相关监管机构和平台自身合力采取措施, 才能从根本上解决这一问题并提高借贷市场的运行效率。由此可见, 由于P2P市场中存在信息不对称, P2P平台在进行放贷的过程中, 资金有可能并未到达资质好的借款者手中, 进而导致容易出现失信行为, 给投资者和P2P平台都带来了经济上的损失。
三、博弈模型选择和相关分析
由于纯线上模式是主流的P2P网络借贷模式, 因此, 本文以纯线上模式的P2P网络借贷为研究对象。由于P2P网络借贷过程中交易双方存在着严重的信息不对称, 而且在博弈过程中, 博弈双方按顺序先后实施策略选择和行为。此外, 该博弈属于典型的不完全信息动态博弈, 在对该不完全信息动态博弈的分析中, 我们首先通过引入一个虚拟的博弈方“自然”, 对博弈方的类型按一定的概率进行分配, 将不完全信息动态博弈转换为完全但不完美信息动态博弈, 进而寻求博弈的精炼贝叶斯均衡。为了方便讨论, 对博弈做出如下假设。
1. 模型的基本假设
基于对P2P借贷中借贷双方的基本认知, 本文提出以下假设: (1) 博弈模型中的主体设定为借款者 (Borrower) 和P2P借贷平台 (Creditor) , 分别用B和C来表示。根据借款者的质量, 我们将资质好 (high quality) 的借款者记为Bhigh;而资质差 (low quality) 的借款者记为Blow。 (2) 借款者和P2P借贷平台都是理性人, 双方都以利益最大化为目标。而且, 双方都知道对方以利益最大化作为己方的目标。 (3) 作为自然来说, 首先选择资质好、还款能力强的借款者, 其次才选择资质差、还款能力弱的借款者。然后, 借款者向P2P平台申请贷款, 由借贷平台根据借款者的申请材料, 决定是否放贷。 (4) 借款者和P2P平台的支付或收益分别为:UB和UC。其中, UB= (UBhigh1, UBhigh2, UBlow1, UBlow2) , 其中UBhigh1和UBhigh2分别表示清偿能力强、资质好的借款者在向P2P借贷公司申请借款时通过和未通过审核的支付, UBlow1, UBlow2分别表示清偿能力弱、资质差的借款者在申请借款时通过和未通过审核的支付。另外, UC= (UChigh1, UChigh2, UClow1, UClow2) , 其中UChigh1和UChigh2分别代表P2P借贷公司同意或不同意质量好的借款者的申请而得到的支付, UClow1和UClow2分别代表监管者同意或不同意通过质量差的借款者的申请得到的支付。 (5) 借款者和P2P借贷平台之间是一个动态的非合作博弈, 而且, 这个过程存在信息的不对称。
2. 模型的主要参数假设
关于借款者的相关参数假设如下:R表示借款者通过审核拿到P2P贷款所获得的收益, C表示借款者为了通过审核进行各种准备的成本, L是借款者没有如实申报材料, 甚至伪造材料导致其失去信誉的成本。M1代表借款者提出借款申请, M2代表借款者没有提出借款申请。
关于P2P借贷平台的相关参数假设如下:E表示P2P借贷公司对借款者的申报材料的审查费用, F表示通过审核后给予借款者的资金支持。N1代表P2P借贷公司通过借款者的借款申请, N2代表P2P借贷公司拒绝借款者的借款申请。
3. 模型的构建
根据上述基本假设, 借款者和P2P网贷平台在不完全信息动态博弈情形下的二叉树如图一所示。从图一可知, 在博弈的第一阶段, “自然”开始区分借款者的种类, 资质好、偿还能力强的借款者为Bhigh, 而资质差、偿还能力弱的借款者为Blow。它们对应的概率分别为:P (Bhigh) =P, P (Blow) =1-P。在博弈的第二阶段, 不同资质的借款者根据自身情况, 考虑是否向网贷平台提出借贷申请。资质好、偿还能力强的借款者提出申请的概率为P (M1/Bhigh) , 不提出申请的概率为P (M2/Bhigh) 。同理, 资质差、偿还能力弱的借款者提出申请的概率为P (M1/Blow) , 不提出申请的概率为P (M2/Blow) 。在博弈的第三阶段, 面对众多资质不同的借款者的申请, 由于网贷平台不可能比每一个借款者本身更了解每一个借款者的真实状况, 因此, 网贷平台根据借款者提供的证明材料, 从整体上概率分布来判断该借款者的运用资金的水平和偿还资金的能力, 并进一步决定是否批准借贷者的申请。
根据二叉树模型, 经过计算, 可以得到以下的策略矩阵, 如表1所示。
4. 博弈过程分析
从借款者开始申请借款开始, P2P借贷平台需要根据经验做出选择, 即根据自己掌握的申请资料来判断申请者的资质好坏, 即判断P (Bhigh/M1) 和P (Blow/M1) 的大小。其中, P (Bhigh/M1) 指的是申请借款者中出现资质好者的概率, P (Blow/M1) 指的是申请借款者中出现资质差者的概率。由贝叶斯法则可知:在国家经济向好, 并鼓励发展互联网金融的大时代背景下, 在相关政策的指引下, P2P网络贷款市场处于快速发展阶段, P2P借贷公司会进行大规模扩张, 因此, 借款者申请借款的成本C就会下降。对于资质好的借款者来说, 虽然当申请进入未被批准时, 但此时花费的成本-C的值相对较小;而一旦通过申请时, 其所得到的收益 (R-F-C) 的值明显大于其所花费的成本。因此, 资质好者申请借款要优于不申请。对于资质差的借款者来说, 虽然可能花费 (C+L) 而一无所获;但一旦通过申请, 其所得到的收益 (R-C-L) 明显很划算。因此, 资质差者申请借款也要优于不申请。所以经济形势良好时, 不论是前景好的借款者还是前景差的借款者都会选择申请进入互联网金融, 即:
此时, 申请借款者中资质好者所占的比例与作为借款者的大整体中出现资质好的比例相同。同理可得, P (Blow/N1) =P (Blow) 。P2借贷公司同意借款者的申请时支付UC1为:UC1=F-E×PBhigh/N1+-F-E×PBlow/N1=F-E×PBhigh+-F-E×PBlow=F-E×P+-F-E×1-P=2 FP-F-E。同理, P2P借贷公司不同意借款者获得贷款的支付UC2为:UC2=-F-E×PBhigh/N2+F-E×PBlow/N2=-2FP+F-E。如果UC1>UC2, 即2 FP-F-E>-2 FP+F-E。可推出P>12时, P2P借贷公司会批准借款者的贷款申请;同理, 如果UC1<UC2, 可推出P<12时, 监管者会拒绝借款者的贷款申请。这意味着, 当国家经济繁荣, 对互联网金融产业进行扶持时, 而P2P借贷公司本身掌握的样本中, 若借款者中资质好的概率要高于资质差的, P2P借贷公司的明智之举是通过借款者的贷款申请。因此, 在国家鼓励互联网金融发展, 借款者选择申请P2P贷款是理性的选择, 而P2P借贷公司审核后通过并发放贷款的做法也是理性的。
四、研究结论与政策建议
本文以P2P借贷为例, 分析了不完全信息动态博弈的情况下, 借款者和P2P借贷平台之间的博弈。研究发现:第一, 在国家鼓励互联网金融, 给予政策支持的时候, P2P借贷公司会进行业务扩展, 借款者获得贷款的成本会降低, 理性的借款者会申请P2P贷款。第二, P2P公司会根据自己掌握的借款者样本来甄别其中资质差者和资质好者, 当样本中出现资质好者的概率大于资质差者的概率时。P2P公司倾向于批准借款者的贷款申请。
但是, 我们也注意到现实中的P2P行业会出现以下问题:第一, P2P借贷公司进行业务扩展时, 由于进入成本的降低, 资质差的借款者伪造信息的成本也会降低, 这会造成一部分资质差的借款者通过伪装成“资质好”的个体而骗取P2P借贷公司的贷款, 最终导致P2P借贷公司的资金无法正常回收。第二, 由于我国P2P借贷公司行业目前仍然处在起步发展阶段, P2P借贷公司搜集的客户数据并不如商业银行所搜集的那么充分, 因此, P2P借贷公司根据现有的客户资料来推断是否应该接受一个借款者的贷款申请, 仍然具有一定的不准确性。第三, 在实际的P2P市场中, 借款者良莠不齐, 平台很难区分, 只有借款者对自己的情况最了解。由于目前银行的利率还低于同期P2P贷款利率, 因此, 资质最好的借款者一定选择银行借款, 资质次好的借款者在寻找银行贷款无果的情况下才会寻求选择P2P贷款。而资质最差由于无法从银行获得低利率贷款, 两相权衡会有从P2P公司借款的冲动, 导致P2P贷款申请者中清偿能力差的资质最差者占的比例不小。P2P贷款公司为了保证资金的安全, 最终会收缩信用发放, 最终导致一部分信誉良好的借款者无法获得资金。
因此, 本文提出以下政策建议:
第一, P2P平台应采取措施降低P2P行业的信息不完全程度, 才能从根本上剔除骗款者, 提高P2P借贷市场的运行效率。有鉴于此, P2P网络借贷行业应共建完善的第三方征信体系, 并寻求将网络借贷信息逐步纳入全国性的征信监管。其次, 网络借贷公司应充分利用大数据技术, 在搜集整理客户征信信息的基础上, 分析共享数据挖掘的成果。
第二, 为了吸引被“高利率”吓走的资质好的借款者, P2P网络借贷行业各方一起努力, 不断降低业务成本, 将贷款利率降低至合理区间。目前, P2P网贷平台的成本过高, 导致贷款利率远高于同期贷款利率, 使得资质好的借款者转向银行借款。因此, P2P网贷行业应该逐渐将P2P行业的贷款利率降至合理的水平, 这样才能吸收到资质好的借款者, 降低平台的贷款风险。
第三, 为了规范“野蛮生长”的P2P网络借贷行业, 要尽快针对互联网金融制定各项法律条令, 要加强对P2P网络借贷行业的监管力度。当前, 我国还未形成对互联网金融进行监管的完整体系, 因此有必要通过设立相关监管部门, 制定准入门槛和严苛的处罚机制等手段来规范P2P网络借贷行业的发展, 以减少借款者违约给投资者带来的损失。
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不完美信息动态博弈 篇8
近年来, 中小企业对国民经济的贡献率不断上升, 已经构成我国经济的一个重要层面, 在我国经济发展中起着越来越重要的作用。但长期以来融资难一直是制约中小企业健康发展的“瓶颈”, 阻碍了它们快速发展。后金融危机时期, 我国中小企业面临着内忧外患的两难境况, 尤其是出口加工型中小企业。一方面, 金融危机严重冲击了各国经济, 我国出口产品的需求下降;另一方面, 国内通胀不容乐观, 央行已适度收紧银根, 抑制流动性过剩。这样, 它们的“资金链”将进一步面临着巨大的考验。然而, 这些中小企业细胞成长和裂变的好坏, 将直接影响我国经济发展状况。因此, 中小企业贷款研究具有重要的理论意义和现实意义。如何解决中小企业信贷难的问题, 本文采用博弈论的研究方法, 指出了由于信息不对称和担保体系不完善等原因, 出现银行“惜贷”, 中小企业贷款难的现象。
2 建立博弈模型
2.1 相关理论假设
风险 (Risk) :在博弈模型中, 存在高风险和低风险的两种情况, 出现高风险的概率假定为P (0≤P≤1为共同知识) , 那么, 出现低风险的概率为1-P。
支付 (Payoff) :假定银行贷款时, 企业守信收益为A1, 失信收益为A3;银行不贷款时, 企业守信收益为A2, 失信收益为0;假定无担保高风险时, 企业守信, 银行收益为-3, 企业失信, 银行收益为-5;无担保低风险时, 企业守信, 银行收益为1, 企业失信, 银行收益为-4;有担保高风险时, 企业守信, 银行收益为3, 担保机构收益为2, 企业失信, 银行收益为2, 担保机构收益为-5;有担保低风险时, 企业守信, 银行收益为2, 担保机构收益为1, 企业失信, 银行收益为1, 担保机构收益为-4;
2.2 基于上述假设, 建立战略式表述博弈模型
a.无担保的情况
可以得到无担保情况下的银行期望收益 (表1) :
企业守信、银行贷款时, 银行的期望收益为:-3P+1× (1-P) =1-4P;企业失信、银行贷款时, 银行的期望收益为:-5P+ (-4) × (1-P) =-P-4;银行不贷款时, 银行期望收益为:0;
b.有担保的情况
因此, 担保机构在做出担保后的期望收益 (表2) :
企业守信、银行贷款时, 期望收益为:2P+1× (1-P) =P+1;企业守信、银行不贷款时, 期望收益:-1;企业失信、银行贷款时, 期望收益:-5P+ (-4) × (1-P) =-P-4;企业失信、银行不贷款时, 期望收益:0;
银行在有担保后的情况下的期望收益:
企业守信、银行贷款时, 期望收益为:3P+2× (1-P) =P+2;企业守信、银行不贷款时, 期望收益:0;企业失信、银行贷款时, 期望收益:P+ (-1) × (1-P) =2P-1;企业失信、银行不贷款时, 期望收益:0;
3 均衡分析
基于上述的博弈模型, 通过对P值的讨论得出不同的均衡解, 来说明在无担保和有担保两种情况下, 中小企业信贷博弈策略。
3.1 无担保情况下, 均衡分析
中小企业选择守信战略, 若-4P+1>0, 即P<1/4时, 商业银行的收益-4P+1>0, 选择贷款, 中小企业获得收益A1, 均衡解为 (守信, 贷款) ;相反, 即P>1/4时, 商业银行收益-4P+1<0, 选择不贷款, 中小企业获得收益A2, 均衡解为 (守信, 不贷款) ;中小企业选择失信战略, 此时, 无论P取何值, 商业银行收益-P-4<0, 选择不贷款, 中小企业收益为0, 均衡解为 (失信, 不贷款) ;
3.2 有担保情况下, 均衡分析
中小企业选择守信, 由于企业守信, 到期还款, 担保机构可获得无风险收益为P+1>0。银行收益为P+2>0, 银行选择贷款, 中小企业获得收益A1, 此时得到的均衡解为{担保, 守信, 贷款};
企业选择失信, 由于企业失信, 不能还款, 担保机构就要承担还款的责任, 担保机构的收益为-P-4<0。而银行没有风险, 且收益为P+1>0, 选择贷款, 中小企业收益为A3, 得到新的均衡解为{担保, 失信, 贷款};
4 结论与建议
均衡分析结果表明, 无担保机构为中小企业商业贷款提供担保, 商业银行认为发放贷款将面临较大风险, 即P值较大。因此, 银行收益-4P+1<0是大概率事件, 银行选择不贷款。无论P取何值, 银行的收益-P-4<0, 银行选择不贷款。有担保的情况下, 商业银行认为即使中小企业无力还贷, 担保机构承担还款责任, 发放贷款的风险较低。因此, 商业银行的收益P+2、P+1都大于0。商业银行选择贷款, 企业获得资金, 安排生产。
综合上述分析, 解决中小企业贷款难的瓶颈, 本文从国家、商业银行和中小企业三个角度提出几点建议。
4.1 从国家角度来看
首先, 不断完善我国的担保体系, 推进商业化、市场化改革, 彻底改变我国现有的“一体两翼三层”的中小企业信用担保体系。其次, 全面开放我国担保市场, 鼓励和引导民间资本进入担保行业, 降低准入门槛, 发展壮大担保行业。另外, 还应提高信贷市场效率, 大力推进担保机构向公司制过渡, 发展面向市场、自主经营、自负盈亏和自我发展的商业担保机构, 才能促进我国担保业的健康成长。
4.2 从银行角度来看
首先, 信用审核。收集相关企业的可靠信息, 进行有效筛选, 确认其信用等级;其次, 贷款专业化。专门对当地某些企业或特定行业发放贷款, 并附加一些限制性条款;再次, 与中小企业建立长期合作关系, 随时了解借款企业资金流动情况, 识别企业信用风险, 降低搜寻信息成本;另外, 推行贷款承诺, 即在未来某一段时间内, 以协定的利率向企业提供某一限额之内贷款的承诺, 循环贷款, 长期贷款划分为短期贷款, 大额贷款划分为小额贷款。
4.3 从中小企业角度来看
首先, 加强信息披露, 发挥“显示效应”。在信贷市场上, 信息不对称制约广大中小企业贷款融资, 通过加强信息披露, 有利于消除逆向选择现象;其次, 认真审核投资项目, 提高投资项目的成功率, 降低投资风险。商业银行担心企业获得贷款后投资于高风险的项目, 通过认真审核投资项目, 有利于减少道德风险现象
摘要：我国中小企业对国民经济的贡献率不断上升, 但融资难一直是制约中小企业健康发展的"瓶颈"。中小企业贷款难的深层次原因在于中小企业和商业银行之间存在信息不对称现象和信贷担保的严重缺失。本文从实际出发, 深入分析了中小企业贷款难的现状, 并创造性地提出了对担保体制进行改革的有益建议。
关键词：信息不对称,商业贷款,信用担保,信息披露
参考文献
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