李保明[1]2000年在《效用、风险与纳什均衡选择》文中认为经济均衡和均衡分析方法一直是经济学发展的主线和主要分析工具。从亚当.斯密开始一直到里昂.瓦尔拉斯的一般均衡理论都是以完全竞争为背景的,这些分析研究的是经济行为人如何影响市场供求以及如何通过市场达到均衡的,而对经济行为人之间直接的相互影响分析不足。然而,经济中许多现象,比如寡头之间竞争、投标中竟标者之间的竞争等重要的是他们之间的直接关系。在这方面,恰恰博弈论提供了描述方法和分析工具,并得到经济学界的高度认可。1994年诺贝尔经济学奖授予三位博弈论专家纳什(J.Nash)、泽尔滕(R.Selten)和海萨尼(J.Harsanyi)就说明这一点。博弈论思想和分析方法在经济学领域的广泛应用正改变着经济学的面貌。同时,原先作为数学分枝的博弈论也逐渐成为经济学的一个分枝,”经济博弈论”和”博弈论经济学”已出现在许多经济学文献中。 纳什均衡是博弈论的核心概念,然而海萨尼、泽尔滕(1988)指出它具有三大缺陷:均衡的多重性、混合策略均衡的非稳定性和非完美均衡。均衡的多重性是其中的关键缺陷,它使得参与人(或决策者)仍面临不确定性(即选择哪一个均衡策略),也给博弈论分析经济问题带来障碍。解决这一问题是博弈论发展的一个重要方向——纳什均衡的精炼和选择。在这方面,泽尔滕提出的子博弈完美纳什均衡(Selten,1965)、和颤抖的手完美均衡(Selten,1975),以及梅耶森(Myerson,1978)的适度均衡都是为精炼纳什均衡所作的努力。但是仍不能得到满意结果(即唯一的均衡),1986年考尔伯格和默顿(Kohlberg and Merten,1986)提出稳定均衡的概念(Stable equilibria),并说明没有单一的策略组合能满足要求,因此均衡解应是某些策略组合的集合而不是单一的策略组合。同时海萨尼、泽尔滕(Harsanyi,Selten,1988)也提出了均衡选择方法——收入占优和风险占优分析方法,然而它们却与许多经济实验结果不符(Cooper等人,1990;Huyck等1990,1991)。 尽管按照纳什的定义,某些博弈问题具有多个均衡,但是在实际决策时参与人
李艳梅[2]2007年在《BOT项目特许期确定的博弈模型研究》文中研究表明基础设施的相对不足已经成为当今制约许多国家经济发展的瓶颈。基础设施建设的资金需求量非常大,只靠政府投入资金,绝大多数国家很难承担,而BOT项目融资方式较好解决了这一问题。它创造性地将东道国政府与国际私人资本通过大型基础设施有机地联系在一起,既为东道国政府建设了基础设施,又不需要政府直接投资和承担投资风险,同时也为国际私人资本在东道国政府传统的公共职能领域寻求利润最大化、长期化提供了较好的制度衔接,具有广阔的发展前景。特许期的确定是BOT项目能否顺利实施的一个重要因素,是特许权协议谈判的焦点,也是保证投资方和政府方权益的关键。因此,这就存在如何进行特许期的最优决策,即既可以保证政府方的合理利益,又可以实现投资方的效用最大化。本文将博弈论的方法引入特许期的确定,建立了政府和投资方的不完全信息动态博弈模型——讨价还价博弈模型,在该模型中以基于投资方的机会成本和风险偏好的效用函数作为博弈双方讨价还价的依据。首先,从经济学的原理,将机会成本分解为最低期望收益率和风险报酬率两个指标分别进行度量,从而得到机会成本的近似度量;另外,本文还指出纳什均衡解存在一定的风险性,考虑了不同风险偏好参与者对于博弈结果的影响,并用信息熵对该风险进行了度量;最后求解模型,得出该博弈模型的精炼贝叶斯纳什均衡解,并用一算例对上述模型进行了验证,得出了不同情况下BOT项目特许期的结果。
徐瑶[3]2012年在《博弈论及其在法律谈判中的应用》文中研究说明法律谈判作为以意思自治为基础，谈判结果具有契约性的私力救济方式，正日益成为我国重要的纠纷解决机制之一。法律谈判表现为利益主体之间的交互式行为。只有对利益主体的行为进行科学的分析，才能构造出科学、有效的行为选择和理性决策。研究人类行为的博弈理论无疑是法律谈判的重要分析研究工具。本文尝试将博弈理论运用到法律实践中，运用博弈模型来描述法律谈判当事人的行为选择和行为结果，厘清行为与结果之间的逻辑关系，并尝试利用博弈理论中的均衡概念来探索法律谈判中当事人之间的最佳和解方式。谈判的结果是由双方协商一致的协议或者合同来体现的。合同违约处罚条款的设置，是使双方遵守合同的约定履行义务，实现权利的重要保障。运用占优均衡理论，可以帮助当事人科学地分析双方关于违约损害赔偿和违约处理方式的约定对于合同当事人将来行为的约束，以及确定保证商事良性运作的违约成本的合理区间。对于劳资赔偿纠纷、民事合同纠纷、侵权纠纷等民事类纠纷，轻微刑事案件和刑事自诉案件，当事人可运用扩展式博弈分析选择和解还是诉讼更能够满足心理预期，并且提供和解的合理议价区间供当事人参考，合理补偿受害人。当事人可以通过控制议价区间的变量在讨价还价中争取更多的利益。当事人在合伙企业清算，未立遗嘱的遗产分割，离婚案件中婚姻存续期间夫妻共有财产的分配等有关财产估价和分配问题经常会产生纠纷。对于当事人而言，迅捷确认争议物品的归属，或者实现合理的分割，优效解决纠纷就是最大的利益。通过建立新的博弈规则，将讨价还价缩短到两个阶段，能够合理高效地确定财产的分割，保证双方当事人的利益，使整个谈判更富有效率。对于因若干个价值差异较小，或者价值无法估计，但对当事人而言却有特殊意义的物品或者事项的分配引致的纠纷，同样可以运用博弈理论来解决。通过设置博弈规则，保证双方能够诚实的表述自己的偏好，合理的分配特殊物品的所有权或事项的处置权。本论文根据研究的问题按照一定的逻辑思路共分为四个部分。引言：提出选题目的及研究意义，并在此基础上归纳了关于法律谈判以及博弈论的相关文献。第一部分：阐述博弈论的一般理论，介绍该理论的发展历程、基本概念、分析基础，并且对标准式博弈和扩展式博弈做简要的比较分析。第二部分：介绍法律谈判的概念、特征，并论述其现实意义及博弈基础。第三部分：运用案例分析的方法讨论博弈论在法律谈判中的应用，研究内容包含四个部分：（1）运用占优均衡理论论述合同违约处罚条款的合理设置；（2）运用子博弈纳什均衡的原理分析当事人和解的议价区间；（3）通过设立两阶段讨价还价模型实现争议财产的合理估价和分割；（4）探讨运用博弈理论实现特殊物品所有权或者事项处置权的合理分配。
李群峰[4]2011年在《知识型企业合作剩余分配讨价还价博弈分析》文中研究指明作为知识和资本的结合体,知识型企业有着不同于传统企业的管理机制和合作剩余分配方式,如何协调解决其中人力资本和物质资本之间的合作剩余分配是研究者长期关注的重要问题之一。讨价还价博弈(Bargaining game)理论作为博弈论的重要分支,是经济学研究的诸多领域用来研究利益分配问题的有力工具,许多现实的交易和协调问题也可通过讨价还价理论来模拟。以讨价还价博弈作为研究工具对知识型企业的合作剩余分配进行研究,可以更为准确的刻画合作剩余的分配过程和各种外界因素对分配结果的影响。本研究通过将知识型企业的合作剩余分配看作各要素所有者讨价还价能力的动态博弈,从讨价还价博弈角度讨论信息差异、风险态度差异、耐心因素、资产专用性和市场稀缺程度等各种因素对知识型企业合作剩余分配讨价还价博弈中讨价还价能力的影响,分析不同情形下讨价还价博弈的博弈过程和均衡结果,进一步拓宽讨价还价模型的理论应用范围,为深入理解知识型企业合作剩余分配博弈的影响因素和作用过程提供有益理论尝试。主要内容如下：(一)对讨价还价博弈理论进行了系统评述,讨论了传统古典讨价还价理论的局限性,详细介绍了纳什公理型讨价还价模型和鲁宾斯坦策略型轮流出价讨价还价模型及其扩展,并概括了国内外讨价还价博弈理论的最新进展。(二)对知识型企业内部人力资本和物质资本在合作剩余分配中讨价还价能力进行了界定,分析了行业性质、企业类型和企业不同发展阶段对讨价还价能力的影响以及合作剩余分配中双方讨价还价能力的影响因素。(三)构建讨价还价模型对信息差异、风险态度差异、耐心因素、资产专用性和市场稀缺程度等因素对知识型企业中双方讨价还价能力以及合作剩余分配的具体影响进行分析,解释了博弈模型结果的实际经济意义,扩展到合作博弈框架下对合作剩余分配问题进行研究。本研究从讨价还价博弈的视角出发,结合知识型企业自身的特点,采用博弈论作为工具对人力资本和物质资本在内部治理中的突出问题-合作剩余分配的影响因素加以剖析和探究。本文创新之处主要有以下几点：(一)在对讨价还价博弈理论进行系统评述的基础上,借助纳什公理型讨价还价模型和鲁宾斯坦策略型轮流出价讨价还价模型作为研究工具,详细的描述和刻画了知识型企业的合作剩余分配谈判过程,分析了人力资本与物质资本谈判力的变化对企业合作剩余分配格局的影响。(二)在知识型企业合作剩余分配中,信息差异、风险态度差异、耐心因素、资产专用性和市场稀缺程度等因素决定了双方的谈判能力,谈判能力进而决定了双方合作剩余收益的分配。本文对以上影响谈判能力的因素分别建立博弈模型进行分析,讨论了对双方谈判能力以及合作剩余分配的具体影响,分析了不同情形下讨价还价博弈的博弈过程和均衡结果如何随之变化,为深入理解知识型企业合作剩余分配博弈的影响因素和作用过程提供有益理论尝试。(三)本文将讨价还价博弈引入知识型企业合作剩余分配中,构建了不同条件下知识型企业合作剩余分配的讨价还价博弈模型,对传统的讨价还价博弈模型进行了一定程度的创新,丰富了讨价还价博弈模型的理论形式,拓展了讨价还价博弈研究方法的理论应用范围。
吴辉[5]2015年在《时变金融市场下动态投资组合选择理论及其应用研究》文中进行了进一步梳理金融市场中充满了各种不确定性和时变性,投资者在投资中必然面临风险。怎样有效地控制和管理风险,如何通过分散化金融投资形成最优投资组合,有效地降低投资者面临的非系统性风险,就成为了投资者必须面对的一大挑战和难题。在现实中,不同的投资可能会产生不同的风险。特别的,短期投资者与长期投资者的最优投资需求是完全不一样的。通常短期投资者只关心在一个时期内的资产(组合)收益率的均值与风险,而忽略了投资机会集在下一个时期的可能变化,短期投资者的投资行为在这种情形下被认为是短视的。传统的资产组合选择理论忽略了投资机会集的变化和金融市场资产价格的时变特征对投资决策的影响。金融市场中大量的时变经验事实特征,比如,协整效应、动量效应、随机利率、随机波动率以及宏观经济状态随机转换都表明投资机会集不是固定不变的,而是具有随机性特征。实践中,投资者的投资行为通常是动态多期的,他们不只是关心当期投资机会集对于财富的冲击,而且关心投资机会集未来的随机性对于财富的跨期冲击。由于投资机会集随时间变化,投资者除了对金融资产的短视需求外,还具有跨期对冲需求,即利用金融资产来规避随机投资机会集的跨期冲击。因此,从长期视角出发,基于金融市场的多个时变特征,对动态投资组合选择问题的研究不仅具有重大的理论价值,也具有重要的现实意义。在这种背景下,本论文研究了基于多个不同金融市场特征下动态投资组合选择的若干问题,综合运用效用函数理论、随机控制理论和随机微分博弈理论,建立严格的数理金融模型,系统的探讨了模型特征、适用条件、投资与消费行为、跨期对冲需求、配对交易和动量投资策略等规律。主要研究成果简述如下:首先,针对股票价格之间的协整效应时变特征,研究了金融市场的股票资产存在协整关系的,投资者该如何进行投资与消费。基于协整资产价格模型,以有限期消费总效用和终端时刻财富期望效用的最大化为决策目标,分别在幂效用和对数效用函数下,推导出了最优化问题价值函数的高维、非线性、非齐次的Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程。给出了最优投资、最优消费的显式的表达式。讨论了动态优化模型的四种特殊情形:投资者只关心终端时刻的财富效用最大化;投资者只关心有限期的消费总效用最大化;股票价格之间不存在协整关系以及风险厌恶系数为零。在理论分析的基础上,分析了协整效应对于投资者的福利,最优投资与最优消费的影响。结果表明,当两个风险资产的价格都被低估时,投资者通过借贷买入两个风险资产。当两个风险资产的价格都被高估时,具有较高风险厌恶程度的投资者卖空全部的风险资产。当其中一个资产的价格被高估,另一个资产的价格被低估时,发现投资者在金融市场中采取一种“多头-空头”投资模式,这为实践中配对交易策略提供了理论支持。其次,针对股票收益在短时期内具有动量效应时变特征,研究了股票收益存在动量效应的最优投资和消费问题。基于动量效应价格模型,以整个生命期的消费效用最大化为决策目标。在单位跨期替代弹性系数下,推导出了价值函数、最优投资和最优消费的精确显式表达式;在跨期替代弹性系数不为1时,通过对数线性化方法,推导出了价值函数、最优投资和最优消费的近似解析表达式。在此基础上,利用中国股票市场数据对模型的参数进行了校准,分析了动量效应对于最优投资与最优消费行为模式的影响。研究结果表明,个人偏好参数中,相对风险厌恶水平对于最优投资策略的影响远比跨期替代弹性系数重要;在动量状态变量的初始值取温和的负值时,最优投资需求都大于零,跨期对冲需求小于零,并且当风险厌恶系数大于1时,跨期对冲需求在总的投资需求占有非常重要的权重;当动量状态变量初始值为正或者温和的负值时,跨期对冲需求为负,其极大的降低了股票上的投资;而当动量状态变量初始值为深度的负值时,跨期对冲需求为正,将极大的增加在股票上的投资。个人偏好参数中,跨期替代弹性对于最优消费财富比的影响远比风险厌恶系数重要。进一步,给定风险厌恶系数,最优消费与财富之比是跨期替代弹性系数的单调减函数;给定跨期替代弹性系数,最优消费与财富之比是风险厌恶系数的减函数。再次,考虑了两个投资者面对同一投资机会集时最优交互投资组合决策问题。利用常弹性方差随机波动率模型来描述“波动率微笑”现象。以投资者终止时刻个人的财富以及与竞争对手财富的相对距离的加权平均的效用最大化为投资目标,通过随机控制理论,推导出价值函数所满足的一般hamilton-jacobi-bellman(hjb)方程。在指数效用和幂效用函数下,推导出了均衡策略的显式表达式。在此基础上,针对不同的模型参数,对指数效用函数下的均衡策略进行了分析。结果发现,均衡策略为投资期限、股票收益的波动率相关参数、弹性系数、投资者自身的风险厌恶系数以及无风险利率的单调递减函数;均衡策略为股票初始价格的增函数,并且随股票的期望收益率先增后减。最后,为了研究通货膨胀和宏观经济状态的随机转换对于投资决策的影响,建立了马尔可夫机制转换资产价格模型,利用随机微分博弈理论,考虑了两个投资者面对相关但却不同的投资机会集时最优交互投资组合决策问题。以两个投资者终止时刻财富和的效用最大化为投资目标,推导出了价值函数所满足的一般hamilton-jacobi-bellman(hjb)方程。进一步,在幂效用带通胀的模型下,推导出价值函数的feynman-kac表示和均衡策略的显式表达式。在指数效用无通胀的模型下,也推导出价值函数feynman-kac表示和均衡策略的显式表达式。在此基础上,特别的讨论了两机制状态转换模型,针对不同的模型参数,分析了机制转换对于影响。结果显示,宏观经济状态转换对于最优投资组合策略存在着显著的影响。
李保明, 刘家壮[6]2000年在《效用函数与纳什均衡》文中进行了进一步梳理本文引入效用函数将博弈问题描述为收入形式和效用形式两种模型 ,使得纳什均衡与参与人效用函数联系起来 ,并得到结论 :(1)效用函数的变化对纯策略纳什均衡不产生影响 ,却改变真混合策略纳什均衡 ;(2 )效用函数严格拟凹时 ,真混合策略纳什均衡是稳定的 ;(3)效用函数严格拟凸时 ,真混合策略纳什均衡不存在 .
邢敏[7]2009年在《广义期望效用双矩阵博弈理论及实验研究》文中进行了进一步梳理伴随着对传统期望效用理论的争议和批驳,各种广义期望效用理论逐渐涌现出来。虽然这些理论在经济学领域已经得到了一定发展,但是其在博弈论中的应用依然面临瓶颈。研究广义期望效用理论在博弈模型中的应用不仅会为博弈论的发展提供新的思路,而且将使博弈理论的研究更加贴近现实的经济行为,从而具有重要的理论意义和实践意义。正是基于这样的考虑,本文在系统地梳理了相关文献的基础上,以RDEU广义期望效用理论为背景,以双矩阵博弈模型为研究切入点,以构造情绪函数为途径,建立了广义期望效用双矩阵博弈模型,并通过实验的方法,研究了情绪对博弈决策的影响。论文首先对博弈论发展概况、双矩阵博弈的特点和实验博弈的最新发展进行了分析研究,尤其对实验博弈的最新发展进行了详细地评述。对比分析了各种广义期望效用理论的演化过程,其中深入探讨了RDEU广义期望效用理论的产生、发展和应用的现状。在此过程中对贯穿于广义期望效用的决策权重和概率权重思想做了区分和缜密的阐释。其次,提出了情绪函数,构建出广义期望效用双矩阵博弈模型,证明了其纳什均衡的存在性。接着,运用数理分析的方法研究了情绪因子对纳什均衡的影响,并通过含参数的数字模拟以及实例分析对这种影响进行了深入讨论。在此基础上,通过实验的方法检验了情绪对决策的影响,结果表明情绪与博弈决策具有较强的相关性。最后,通过实验的方法给出了不同情绪类型参与人的情绪函数曲线分布,从而有力地支持了本文建立的广义期望效用双矩阵博弈模型,为博弈论发展提供了一种新的研究思路。
汪翔[8]2016年在《基于Shapley值的研发联盟收益分配及风险分担研究》文中提出随着经济全球化的深入,企业间竞争加剧和企业外部环境的变化,市场需求的多样性和不确定性大大增强,企业纷纷采取合作研发来增强企业竞争力,研发联盟正是在这样的环境中逐渐形成和发展壮大的。研发联盟中各成员希望依赖于有效合作形成优势互补,互利共赢的局面,进而获得市场上的竞争优势。然而,道德风险、逆向选择以及收益分配不公等问题的存在,导致大量研发联盟的失败。所以如何防范道德风险和逆向选择,如何对联盟收益和风险进行公平合理分配对研发联盟的运行效率与稳定性起到重要的作用。研发联盟的收益分配方法分为合作博弈方法和非合作博弈方法。合作博弈方法强调集体理性,假定研发联盟外存在一个强有力的外部契约,联盟成员在契约框架内能进行有效合作。合作博弈重点研究如何对合作收益进行分配,而不关心是如何达成合作契约的,也就是说合作博弈排除了激励问题。合作博弈理论运用公理化方法定义了什么样的收益分配方式是“公平”、“合理”的。往往由于选择的公理不同,博弈的解也不同。其中Shapley值是合作博弈中满足匿名性,虚拟性,可加性,有效性的唯一解,因此Shapley值在研发联盟的收益分配中获得了广泛的运用。然而Shapley值及其改进办法虽然满足了事后的公平分配,但却不满足事前的Pareto效率最优。为解决激励问题,实现Pareto效率最优,学者采用了非合作博弈的方法,非合作博弈方法强调个体理性,假定联盟成员都是自利的,因此需要通过一定的机制设计才能实现联盟的Pareto效率最优。可是非合作博弈虽然能够解决效率问题,却往往忽视公平问题。要达到结果公平,效率最优,就需要通过设计机制进行干预,实现二者的有机统一。本文将综合运用合作博弈和非合作博弈方法,以博弈论、公平理论、激励理论等为基础,对研发联盟收益的公平和有效分配机制进行专门地探讨和研究,实现研发联盟收益分配的公平与效率的统一。本文的研究主要包括了确定性条件下基于Shapeley值的研发联盟收益分配、不确定性条件下基于Shapeley值的研发联盟收益分配以及不确定性条件下基于Shapeley值的研发联盟风险分担三个方面的问题。本文首先研究确定性条件下基于Shapeley值的研发联盟收益分配。由于Shapley值满足预算平衡,而根据Holmstrom的团队生产理论,预算平衡与Pareto最优不可兼得,因此Shapley值法能满足事后联盟的公平分配,却不满足事前联盟投入的最优激励,不能实现研发联盟Pareto效率最优。为了打破预算平衡,我们在联盟之外引入一个第三方的监督机构。如果监督机构观察到联盟收益大于或等于Pareto最优收益,那么监督机构把这个收益在联盟成员之间按Shapley值法进行公平的分配;如果联盟收益低于Pareto最优收益,那么联盟成员将受到一定惩罚,惩罚值归第三方监督机构。在纳什均衡时,联盟成员刚好把收益分配完,并没有给第三方监督机构任何剩余收益,可以考虑给予监督方一定的监督报酬。我们证明当引入第三方后,联盟的Pareto效率最优的研发投入构成一个纳什均衡,这样就解决了研发联盟收益分配中公平与效率的冲突问题。其次研究了不确定性条件下基于Shapeley值的研发联盟收益分配。在不确定性条件下,研发面临着风险,研发收益不确定,假定研发联盟的收益分别服从均匀分布和正态分布,并引入第三方监督机构,当联盟收益超过事先确定的目标收益时,联盟收益按照Shapley值法在研发企业之间进行完全分配,一旦联盟收益低于目标收益时,研发企业将受到一定的惩罚。惩罚值大小与目标收益成反比。通过团体惩罚机制,可实现研发联盟的Pareto效率最优,解决了单纯Shapley值法带来的公平与效率的冲突问题。另外考虑到联盟面临着风险,联盟企业即使努力投入也不一定达到目标收益而遭受罚款,所以为保证联盟企业加入联盟,满足参与约束,监督方应该投入研发启动资金,研发启动资金的大小与研发方和监督方的议价能力,目标收益相关,根据监督方为联盟带来的贡献,把联盟的总收益在研发企业之间、研发企业与监督方之间进行公平分配。最后我们研究了不确定性条件下基于Shapeley值的研发联盟风险分担。因为联盟成员的风险偏好不同,所以Pareto有效的风险分担方式是不同风险偏好的企业承担不同的风险。然而传统的Shapley值法并没有实现最优的风险分担。我们通过设计一个直接分配机制实现对Shapley机制的风险分担改进。与Shapley值分配机制不同,在直接分配机制下,每个企业获得的收益是联盟总收益的函数,而不是边际收益的函数。该机制满足两个性质:一是期望收益的公平性,即直接分配机制下企业的期望收益与Shapley值机制相等,实现了Shapley值意义上的公平;二是实现了风险在不同企业之间有效的分担,提高整个联盟的确定性等价收益。
王洁[9]2015年在《秘密交换的博弈模型及应用研究》文中研究表明随着云计算和大数据技术的迅速发展,用户之间频繁的数据交流和共享使得分布式计算得到了广泛应用,但是由于分布式环境下平台开放及资源共享的特点,导致用户之间的数据交换面临着很多安全性挑战,而传统秘密交换由于没有考虑参与者的行动动机,暴露出一些固有的缺陷,如只能发现欺骗而不能事先预防。针对秘密交换建立博弈模型属于密码学和博弈论的交叉研究领域,它将所有参与者看作是理性的,根据效用函数来决定是否遵守协议,能更好地解决协议的安全性问题。研究了秘密交换的发展现状,讨论了现有理性秘密交换协议的安全性及存在的问题,通过分析参与者的策略和效用,建立了参与者合作博弈模型、抵抗合谋博弈模型、公平两方计算博弈模型,最后将博弈模型应用到协议设计中,通过惩罚策略控制效用函数来激励所有参与者遵守协议,使得参与者虽然倾向于自己是唯一得到秘密的人,他们也愿意为了各自的利益而选择遵守协议。本文的主要研究成果如下:(1)针对传统秘密共享协议中存在的只能发现参与者欺骗而无法阻止其行为的问题,基于触发策略构建了参与者合作博弈模型。模型中将参与者收益函数和惩罚策略相结合,使得参与者在执行过程中如果偏离协议将导致其收益函数减小,由于理性参与者希望得到最终的秘密,只能选择合作,达到了预防欺骗的目的。(2)针对秘密共享中普遍存在的参与者合谋的问题,基于声誉机制构建了预防参与者合谋的博弈模型。模型中详细分析了理性参与者的合谋动机和行为,通过参数设置使得参与者合谋时的收益只能增加可忽略的效用值,同时引入声誉机制对背离协议的参与者进行惩罚,因此模型可达到可计算防合谋均衡,保证了理性参与者具有遵守协议的动机。(3)针对传统安全两方计算协议中存在的公平性问题,基于激励相容机制构建了公平的两方计算理想世界和现实世界博弈模型。根据模型中的公平性定义,给出了理性安全两方计算的理想函数和理性安全两方计算协议,通过对参与者的策略和效用函数设置,使得发送正确数据是参与者的占优策略,保证了双方能公平地得到计算结果,最后利用理想/现实范式证明了理性安全两方计算协议能安全实现理想函数,并分析了协议的纳什均衡结果。(4)将秘密交换博弈模型应用到协议中,设计了参与者具有合作动机的理性秘密共享协议、可抵抗合谋的理性秘密共享协议和具有公平性的理性安全两方计算协议,并首次将理性参与者的概念应用到门限签名中,针对签名密钥分发阶段密钥分发者不愿意分发正确子密钥,以及签名合成阶段参与者的不合作行为,提出了理性门限签名协议。将签名看作是理性参与者的一种“权利”,同时又需要承担相应“责任”的角度出发,运用讨价还价机制解决理性签名密钥分发问题,采用随机均匀分组方法构造理性门限签名合成机制,保证了各参与者能得到正确的子密钥,同时有动机完成对消息的签名。
吴小同[10]2017年在《大数据环境下隐私保护及其关键技术研究》文中进行了进一步梳理信息和网络技术的高速发展使得大数据成为当前学术界和工业界的研究热点,数据爆炸式的增长给人类社会带来了前所未有的机遇与挑战。一方面,基于大数据的处理、分析和共享等技术可以提高企业经济和社会效益。另一方面,隐私已经成为大数据应用领域亟待解决的重要问题。一旦恶意分子获得了个人或者团体不愿他人知道的敏感信息,他们可以利用这些信息进行恶意欺诈等行为,从而给个人或者团体带来许多麻烦或经济损失。而大数据具有数据量大、数据类型繁多、数据生成速度快和价值大密度低等特点,加之个人和团体的隐私随着诸多因素动态变动的特性使得大数据时代的隐私保护更是难上加难。在大数据环境下,隐私保护技术面临着新的挑战:1)大数据环境下独有的隐私问题使得传统的被动式隐私保护技术束手无策,并且数据生成者并没有主动的参与隐私保护。大数据环境下,数据的爆炸式增长使得仅仅依靠数据收集者的隐私保护技术是不完整的。在数据攻击者通过某些方法直接窃取数据收集者的原始数据的情况下,这种被动式的隐私保护技术将无法生效。2)大数据的多样性带来的多源数据融合使得隐私泄露风险大大增加。由于人们的数据的广泛分布,使得多个数据集都有可能存在某个个体或者与他相关联的个体的数据,这使得数据集之间存在着一定的关联性。在这种情况下,融合之后的数据集的隐私风险相比于单个数据集的隐私风险将增加。3)缺乏针对大数据隐私泄露造成的巨大损失而进行的妥善的事后补救措施。尽管数据收集者和生成者都在采取各种手段来避免隐私泄露,可是隐私泄露事件仍然时有发生。针对大数据环境下隐私保护面临的上述挑战,本文对大数据环境下隐私保护关键技术展开了针对性的研究工作,具体而言,本文的主要工作包括以下几个方面:1)为实现大数据环境下整个生命周期内的隐私保护,本文提出了一种大数据环境下隐私保护框架。根据大数据的生命周期,该框架分为了三个主要部分:数据收集和应用阶段的隐私保护以及数据隐私泄露的补救措施。详细而言,在数据收集阶段,在某些特定的场景中,数据生成者在将数据上传给数据收集者之前,可以对数据进行一定的匿名处理。而本文则更进一步地讨论由多个数据生成者共同保护他们各自的隐私,从而降低隐私保护的代价。在数据应用阶段,则考虑在数据集是相互关联的情况下,每个数据收集者选择合适的隐私参数来最大化被匿名处理之后的数据效用。在数据隐私泄露发生的情况下,本文利用网络保险来作为一种隐私风险控制手段,来降低数据生成者和数据收集者的损失。2)在大数据收集阶段,某些特定的场景中,数据生成者可以在数据上传给数据收集者之前进行匿名处理。在基于位置服务中,本文提出了一种分布式κκ-anonymity方法,即每个数据生成者都可以发布κκ-1条虚假的轨迹来保护自身。与此同时,某个数据生成者的虚假轨迹也能保护与其相似的轨迹。因此,可以让同一个区域内的数据生成者来共同保护各自的隐私。在此基础之上,本文构造了一个基于拍卖的模型,在这个模型中,每个LBS用户,作为竞拍者,通报自己的隐私代价以及用于实现κκ-匿名化的虚拟轨迹,然后从中选择胜出者以及其他每个LBS用户需要付出的金钱。对于位置隐私保护,提出了一种代价共享机制,即执行虚假轨迹生成任务的LBS用户会接收到来自其他LBS用户的金钱补偿。与此同时,本文所提出的代价共享机制满足激励相容以及预算均衡。3)在大数据时代,大数据的多样性特征带来的多源数据融合使得隐私泄露风险将大大增加。详细而言,在大数据环境下,由于某个个体以及他的相互关联的个体和团体的数据分布广泛,数据集之间的关联性也大大增加,从而增加了数据集融合之后的隐私泄露风险。为了构造一个有多个参与者之间的发布各自数据集的博弈模型,本章分别评估了相互关联的数据集之间的隐私关系,匿名化处理之后的数据效用,以及隐私损失的估值。在博弈模型基础之上,本文分析了纯纳什均衡存在的充分条件。除此之外,本文还利用price of anarchy来评估纯纳什均衡的效率。4)在大数据环境下,即使数据收集者做了最充分的隐私保证,仍然有可能发生隐私泄露,从而造成非常巨大的损失。为了解决这种问题,本文提出了利用网络保险来减轻由于隐私泄露而造成的损失。本章首先基于网络保险理论,构造了一个数学模型来量化分析用户的行为偏好。与此同时,基于博弈理论来建模用户和保险公司在事后道德欺诈之间的博弈。其次,为了消除高度相关的隐私风险以及事前道德欺诈带来的负面效果,关键措施是制定有效的措施来刺激用户增加隐私保护程度。为了处理用户的不良行为,对于保险公司来说需要制定相应的措施。基于构造的博弈模型,我们首先推导出纳什均衡。其次,我们显示了一些有效的措施来刺激投保人做出好的行为。
参考文献：
[1]. 效用、风险与纳什均衡选择[D]. 李保明. 山东大学. 2000
[2]. BOT项目特许期确定的博弈模型研究[D]. 李艳梅. 长沙理工大学. 2007
[3]. 博弈论及其在法律谈判中的应用[D]. 徐瑶. 西南政法大学. 2012
[4]. 知识型企业合作剩余分配讨价还价博弈分析[D]. 李群峰. 首都经济贸易大学. 2011
[5]. 时变金融市场下动态投资组合选择理论及其应用研究[D]. 吴辉. 湖南大学. 2015
[6]. 效用函数与纳什均衡[J]. 李保明, 刘家壮. 经济数学. 2000
[7]. 广义期望效用双矩阵博弈理论及实验研究[D]. 邢敏. 西安理工大学. 2009
[8]. 基于Shapley值的研发联盟收益分配及风险分担研究[D]. 汪翔. 重庆大学. 2016
[9]. 秘密交换的博弈模型及应用研究[D]. 王洁. 北京工业大学. 2015
[10]. 大数据环境下隐私保护及其关键技术研究[D]. 吴小同. 南京大学. 2017
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