作业:博弈论——HR角度分析.doc

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1、分析与思考木文讨论的是基金申报管理屮如何杜绝项目申请人信息造假的问题,从完全信息静态博弈和有限理性的进化博弈两个分析框架下给出了具体建议,给了相关管理问题很好的解决思路。一、完全信息静态博弈完全信息静态博弈,是指备博弈方同时决策,且所有博弈方对各方得益都了解的博弈。文章屮给出了三个假设:申请人的申报与监察人员的调杏在时间上看为同时决策,双方对备方的收益都了解,双方也都完全理性,可以根据白己的判断白行改变决策选择的概率。有了这三个条件的限制,就满足了完全信息静态博弈的基础,基金申请中的申请人与监察

2、人员Z间就构成了一种完全信息静态博弈。文章屮用完全信息静态模型的分析,其实就像课上讲的小偷和导卫的博弈。文章屮的模型描述nJ-以归纳为:(1)申请人“不真实”申报,监察人员不调杳,则申请人获得基金F(F>0),监察人员有负效用一P(管理部门对监察人员的惩罚P>0):(2)如申请人“不真实”申报,监察人员调查,则申请人被惩罚有损失一D(管理部门对屮请人的惩罚D>0),监察人员有0效用;(3)如申请人“真实”申报,监察人员不调杳,则申请人有0效用,监察人员有正效用S(S>0);(4)如申请人“真实”

3、申报,监察人员调查,则申请人与监察人员备有0效用;即监察人员调査(l—Pc)不调査(Pc)申请人不真实(Ps)(―D,0)CF,—P)真实(1—Ps)(0,0)(0,S)在这样的模型下,文章屮用的箭头法,而我用划线法同样也可以看出是不存在纯粹策略的纳什均衡的。设监察人员不调杳的概率为Pc,则调杳的概率为1—Pc。因此申请人的期望得益=F*Pc+(—D)(l—pc)o申请人“不真实”申报时,最低收益是一D,最高收益是F,两者相连,就为申请人的期望收益曲线,如下:屮请人的期望收益直线与横轴的交点就是

4、监察人员的最佳决策Pc*,因为当检察人员不调查概率小于Pc*时,申请人收益为负,则申请人会增加“真实”申报,“真实”申报一增加,那么监察人员会因为其数量增多而相信材料信息,从而减少调杏,不调杳的概率会增加;当Pc—旦大于Pc*时,申请人收益为正,有利可图,则屮请人会增加“不真实”屮报,监察人员就又要增加调杳,降低不调查的概率直到Pc*,因此直线与横轴的交点就是监察人员的最佳决策。令申请人的期望得益为0,解得pc*=D/(F+D),1—pc*=F/(F+D),因此检察人员选择不调査与调查的概率为(

5、D/(F+D),F/(F+D))«由于D和F都是申请人“不真实”屮报的得益,所以监察人员的决策实际上只与这两者有关。设申请人“真实”申报的概率为Ps,则“不真实”申报的概率为1—Ps。因此监察人员的期望得益=(—P)Ps+S(l—PJ。监察人员不调查时•,最低收益是一P,最高收益是S,两者相连,就为监察人员的期望收益曲线,如下:由上述理论同理可得肓线与横轴的交点就是屮请人的最佳决策。令监察人员的期望得益为0,解得ps*=S/(P+S),l-pc*=P/(P+S),因此屮请人选择“真实”与“不真实

6、”申报的概率为(S/(P+S),P/(P+S))。由于S和P都是监察人员不调查的得益,所以申请人的决策实际上只与这两者有关。现行的做法是加大对申请人“不真实”申报的惩罚来规避虚假材料,而这样的加大惩罚只会使屮请人的负得益更差,但这只会影响监察人员的决策,就像文章中给出的下降的点一D,短期内可以降低造假,但只会使博弈在长期屮又重新在新的点达到均衡,而不影响屮请人的决策,因为申请人在达到新的均衡后重新决定策略时,其决策只是由监察人员不调杳的S和P的收益决定的。所以要在长期中规避“不真实”申报的问题,

7、就要加大对监察人员失职的处臥使点一P降低,这时候在项目申请人的混合策略屮重新形成的均衡点才会使得申请人“不真实”屮报的概率真正的有效的降低。二、有限理性的进化博弈因为各种因素的影响,人不可能是完全理性的,因此文章又给出了下列假设:1•屮请人与监察人员都是有限理性的;2.他们双方都不可能在一开始就找到最优策略,而是通过一系列的博弈和学习过程故终进化到稳定策略;3.监察人员是尽职的,不调杳是因为客观调杳的不允许。在这样的假设下,就成为一个有限理性动态博弈。文章屮给出的条件总结如下:申请人检査人员备注

8、博弈价值V1V2V!>V2>0博弈失败损失C]C2—获得资金的概率p3——概率监察人员调査出造假p2监察人员调査不出造价Pl因此进一步列出屮请人与监察人员的博弈:监察人员调査不调査申请人不真实(PJVi+CJ—C2,P2W2+C2)—C2)(PM,0)真实(P3V1G)(P1V1,O)值得解释的是,因为上述假设3,因此在这里监查人员调查出不真实的申请时,效用其实是为0的,如果他调查了真实屮请材料,付出了精力与时间等成木,材料又是真实的,效用为负,有C2的损失。接下来,文章又给出下列条件:比例“不

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