动态企业经济中的资产定价与盈利波动

我们给出了一个新的宏观经济学预测数学模型，该模型专门处理在涉及合并、收购和恶意接管的动态经济环境下的资产价格和盈利波动。考虑一个包含大量不同规模企业 $C_1, C_2, ..., C_n$ 的模型经济。我们赋予任意特定企业对 $C_i, C_j$ 可能发生合并的事件以一定程度的随机性，并用概率矩阵 $p_{ij}$ 表示。先前的随机图模型将 $p_{ij}$ 设为常数，而在现实经济中，$p_{ij}$ 是大量变量的复杂函数。我们结合人工智能和统计物理学技术定义了一般类别的数学模型，这些模型在用过去的市场数据进行训练后，能对包括资产价格、盈利波动以及合并/收购可能性在内的某些感兴趣量给出数值预测。这些新模型可以合理地称为“团簇大小模型”。它们部分捕捉了 $p_{ij}$ 对经济因素的复杂依赖关系，并生成可用的预测。