1 股改方案下的收益

非流通股股东收益
πn(K)=(1−K⋅Rf/Rn)⋅P1−P\pi_n(K) = (1 - K \cdot R_f / R_n) \cdot P_1 - P πn​(K)=(1−K⋅Rf​/Rn​)⋅P1​−P
流通股股东收益
πf(K)=(1+K)⋅P1−P0\pi_f(K) = (1 + K ) \cdot P_1 - P_0 πf​(K)=(1+K)⋅P1​−P0​
【思考】流通股股东的收益公式很好理解,非流通股股东收益我是这样理解的:从非流股里抽出一部分分给流股股东。

  • P0P_0P0​ 股改前股票市场价格
  • PPP 每股净资产,P<<P0P << P_0P<<P0​
  • P1P_1P1​ 股改后,市场价格
  • nnn 非流通股股东,πn\pi_nπn​ 非流通股股东每股收益,RnR_nRn​ 非流通股比例
  • fff 流通股股东,πf\pi_fπf​ 流通股股东每股收益,RfR_fRf​ 流通股比例
  • 公式(1)

    • P⋅Rn+P0⋅Rf=P1P \cdot R_n + P_0 \cdot R_f = P_1P⋅Rn​+P0​⋅Rf​=P1​
  • 公式(2)
    • πn(sn)=(1−sn⋅Rf/(10⋅Rn))⋅P1−P\pi_n(s_n) = (1 - s_n \cdot R_f / (10 \cdot R_n)) \cdot P_1 - Pπn​(sn​)=(1−sn​⋅Rf​/(10⋅Rn​))⋅P1​−P
    • πf(sn)=(1+sn/10)⋅P1−P0\pi_f(s_n) = (1 + s_n/10 ) \cdot P_1 - P_0πf​(sn​)=(1+sn​/10)⋅P1​−P0​
  • 公式(3)
    • πn(sn,sf)=πn(sn)⋅P(sfY)\pi_n(s_n,s_f)=\pi_n(s_n)\cdot P(s_f^Y)πn​(sn​,sf​)=πn​(sn​)⋅P(sfY​)
    • πf(sn,sf)=πf(sn)\pi_f(s_n,s_f)=\pi_f(s_n)πf​(sn​,sf​)=πf​(sn​)
  • P(sfY)P(s_f^Y)P(sfY​) 非流通股股东接受sns_nsn​的概率。
  • snks_n^ksnk​ 非流通股股东的对价率策略。(每10股流通股获得的赠股数)

问题1 非流通股比例

论文中第5页中,

  • P0P_0P0​ 公司股改获准公告日前30天的收盘均价
  • PPP 股改前一年公司的每股净资产值
  • P1P_1P1​ 股改后的理论预期股价
    但是我并没有在论文中找到RnR_nRn​非流通股比例 和 RfR_fRf​ 流通股比例。
    文中说: P0=6.856P_0=6.856P0​=6.856,P=3.349P=3.349P=3.349,P1=4.523P_1=4.523P1​=4.523,再加上Rn+Rf=1R_n + R_f = 1Rn​+Rf​=1,我推算出来:Rn=0.66524R_n=0.66524Rn​=0.66524, Rf=0.33476R_f=0.33476Rf​=0.33476。这两个数对吗?

问题2 收益是指每股收益吗?


上图是我计算出来的收益,与论文 中给的差异较大,但是趋势类似,双方利益均衡的策略都是在5和6之间。我是用的自己推算出来的比例,但是不知道我是哪里计算不对?

2 对价博弈学习模型的策略魅力值更新方程

Ank(t)=φ⋅N(t−1)⋅Ank(t−1)+[δ+(1−δ)⋅I(snk(t),sn(t))]⋅πn(snk(t),sf(t))N(t−1)⋅φ⋅(1−ρ)+1A_n^k(t) = \frac {\varphi \cdot N(t-1) \cdot A_n^k(t-1) + [\delta + (1-\delta) \cdot I(s_n^k(t), s_n(t))] \cdot \pi_n(s_n^k(t), s_f(t)) } {N(t-1) \cdot \varphi \cdot (1 - \rho) + 1} Ank​(t)=N(t−1)⋅φ⋅(1−ρ)+1φ⋅N(t−1)⋅Ank​(t−1)+[δ+(1−δ)⋅I(snk​(t),sn​(t))]⋅πn​(snk​(t),sf​(t))​

  • N(t−1)N(t-1)N(t−1) 计算t时期策略魅力值时,考虑t-1期魅力值所赋予的权重。
  • φ\varphiφ 魅力值衰退系数,因为博弈过程中参与者所面临的对手、环境不同、遗忘等原因使得策略的有效性下降。φ∈(0,1)\varphi \in (0,1)φ∈(0,1)
  • δ\deltaδ 赋予未选择策略收益的权重,它受到被放弃策略收益的信息估计及其可靠度的影响。δ∈(0,1)\delta \in(0,1)δ∈(0,1)
  • ρ\rhoρ 魅力值增长控制系数,不同的值代表参与者对过去博弈经验的学习速度。
  • I()I()I() 指标函数,当ttt时期策略sn(t)=snk(t)s_n(t)=s_n^k(t)sn​(t)=snk​(t)时为1,否则为0。

3 博弈参与者下期采用该策略的概率

pnk(t+1)=exp⁡(λ⋅Ank(t))Σt=110exp⁡(λ⋅Anl(t))p_n^k(t+1) = \frac {\exp(\lambda \cdot A_n^k(t))} {\Sigma_{t=1}^{10} \exp(\lambda \cdot A_n^l(t))} pnk​(t+1)=Σt=110​exp(λ⋅Anl​(t))exp(λ⋅Ank​(t))​

  • λ\lambdaλ 策略魅力值反应敏感度
[2.77910033e-02 2.77910033e-02 2.49941864e-01 4.99867142e-011.94608986e-01 9.99868007e-11 9.99868007e-11 9.99868007e-119.99868007e-11 9.99868007e-11]

这是我计算出来的首轮策略选取概率,与论文中基本一致。

问题3

在计算魅力值更新方程时N(t−1)N(t-1)N(t−1)的是如何算出来的?

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