基于博弈理论对证券投资行业监管原则的研究

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1、基于博弈理论对证券投资行业监管原则的研究　　【摘要】我国证券投资业目前发展迅速，行业规模、资产规模、业务范围都有了长足发展，但监管体系的建设相对滞后，一定程度上制约了行业的进一步发展，增大了市场风险。完善行业监管体系建设，对我国证券业整体发展、市场风险的规避，有着至关重要的作用。应用现代博弈理论对监管主体与客体行为人的目标进行分析，探讨对证券投资行业监管体系的一些原则，可以得出影响监管问题的两个主要变量是监管成本与对违规行为的处罚的结论。　　【关键词】博弈论证券金融监管　　一、我国证券投资行业发展现状　　截止2011年12月底，我国共有证券公司10

2、9家，总资产规模1.57万亿元，平均每家证券公司资产144.04亿元。现行《证券公司风险控制指标管理办法》第20条规定，证券公司必须持续符合一系列特定风险控制指标。从2011年数据来看，全部证券公司净资本总额为4634亿元，同比增加7.29%。净资本与净资产的比例为73.5%，高于监管层规定的40%的下限；净资本与负债的比例为49.31%，高于监管层规定的8%的下限；净资产与负债的比例为67.07%，高于20%的监管下限。证券业经营风险控制较为良好。？譹？訛　　二、证券企业主体与监管者目标分析　　在证券投资基金监管问题的博弈分析中，两个行为主体分别

3、是行业监管者（在我国主要指证监会等管理机构）和从业者（基金管理者）。以下简称为监管者和管理者。监管者和管理者都符合理性经济人假设，即两者都在监管博弈中追求自身效用最大化。　　（一）基金管理者目标分析　　证券企业主体，即模型中的管理者关心的是企业自身（股东）的经济收益和企业声誉，收益越高，声誉越好，效用越高。　　管理者（manager）接受证券投资者委托从事证券资产管理和运作，其效用函数包括基金资产规模S（scale）、基金收益（含合法收益和违规操作等非法收益I（income）和企业声誉R（reputation），公式表示：Um=Um（S，I，R），

4、其中：>0；>0；>0。　　值得注意的是，基金管理者实际上并没有激励在意证券投资者的收益，只有当投资者获益的同时能够使自身效用提升时，才会有足够的激励去提高投资者的收益。因此，事实上管理者有可能通过违规操作而追求超额收益增大了收入I，获得超额效用E（exceeding），但如果这种行为被监管者查出，则要面临处罚，因此产生效用损失P（punishment）。　　（二）行业监管者的目标分析　　监管者（regulator）以保护投资者的利益和维护证券投资市场的公正为目标。投资者利益不受侵犯的程度越好，市场越公正则其效用越高。监管者的效用函数可用Ur=Ur

5、（HI，F）来表示，HI代表证券投资者收益（holdersincome），F代表市场公正程度（fairness），其中>0，>0。　　若监管者选择不监管而管理者违规操作，则监管者会有效用损失L（loss），若选择监管而管理者违规被查处，则可以获得罚款P。　　监管者虽然会追求上述两个目标，但由于监管需要付出成本C，因此监管者可能会在监管与不监管之间进行权衡选择，只有当监管得到的收益与付出成本之差大于不监管时的收益，才会选择监管。　　（三）监管博弈双方的支付矩阵　　监管博弈双方都可以预见到对方的策略和行为，而双方的目标又不可调和，不存在合作的可能，因此

6、是一个完全信息不合作同时博弈。　　博弈双方支付矩阵如下：　　表1监管博弈双方的支付矩阵　　三、基于博弈论的对监管体系原则的探讨　　（一）基于博弈论的对监管博弈双方的均衡分析　　如表1所示，博弈可能存在以下几种均衡：　　（1）当监管者选择不监管时，管理者违规的收益大于不违规的收益，Um+E>Um；　　（2）当监管者选择监管时，管理者违规的收益与不违规的收益取决于E和P的大小，当EP>0时，管理者仍然会选择违规；　　（3）当管理者选择不违规时，监管者选择不监管以节省监管成本C；　　（4）当管理者选择违规时，监管者选择监管与否取决于不监管的损失L和监管的

7、效用收益P-C，当Ur-L>Ur-C+P时，监管者仍会选择不监管。　　1.设监管者选择监管的概率为pr，则管理者不违规的期望收益为：　　Um1=（1-pr）Um+prUm=Um；　　管理者选择违规的期望收益为：　　Um2=（1-pr）（Um+E）+pr（Um+E-P）=Um+E-prP；　　令Um1=Um2，解得E=prP，即当违规带来的收益与可能遭遇的罚款的期望相等时，管理者选择是否违规的收益相同，当处罚P更重时，管理者倾向于不违规。　　2.设管理者的违规概率为pm，则监管者不监管的期望收益为：　　Ur1=（1-pm）Ur+pm（Ur-L）=Ur

8、-pmL；　　监管者选择监管时的期望收益为：　　Ur2=（1-pm）（Ur-C）+pm（Ur-C+P）=Ur-C+pmP；