本文選題：股權拍賣　切入點：機制設計　出處：《系統(tǒng)工程理論與實踐》2014年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于多主體的建模仿真方法,運用particle swarm optimization(PSO)群體智能算法模擬信息交互條件下外部投資者估價變化的學習機制和演化規(guī)律,在機制設計的基礎上,建立了實現風險投資退出的股權拍賣模型.在Swarm平臺上對股權拍賣模型的仿真分析表明,所設計的股權拍賣機制能夠顯著地提高風險投資家的收益,并能幫助風險投資家預測外部投資者的估價和拍賣參與度的變化.對股權拍賣模型的參數仿真發(fā)現,風險投資家可以通過引入更多的外部投資者參與股權拍賣來進一步提高自己的收益;即便外部投資者過度強化單一學習能力,最終也可以得到相對理想的股權拍賣結果.本文的研究可以為風險投資家的策略選擇提供參考依據.
[Abstract]:Based on multi-agent modeling and simulation method, particle swarm optimization PSO-based swarm intelligence algorithm is used to simulate the learning mechanism and evolution law of external investor valuation change under the condition of information interaction. The equity auction model is established to realize the exit of venture capital. The simulation analysis of the equity auction model on Swarm platform shows that the designed mechanism can significantly improve the return of venture capitalists. And it can help venture capitalists predict the change of external investors' valuation and auction participation. Venture capitalists can further improve their returns by bringing in more outside investors to participate in equity auctions; even if external investors over-strengthen their ability to learn, Finally, we can get a relatively ideal result of stock auction. The research in this paper can provide a reference for the choice of venture capitalists' strategies.
【作者單位】： 武漢大學經濟與管理學院;華中科技大學系統(tǒng)工程研究所;
【基金】：國家自然科學基金(71371147,71071120)
【分類號】：F224;F830.9

【參考文獻】

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本文編號：1589317