2024年北京大学金融硕士考研真题

全卷共八道大题,微观经济学与统计学各四题,共150分。微观经济学部分包括跨期消费与无风险国债、四厂商古诺竞争与消费者剩余、套利者卖空博弈,以及信息不对称下的股权融资。统计学部分包括配对样本 t 检验、正态分布分位数的极大似然估计、独立标准正态变量极值的期望,以及运用大数定律求多重积分极限。综合任务要求分别比较确定与不确定收入下的储蓄选择、同时与序贯行动下的博弈均衡,并依据睡眠记忆数据完成假设、统计量、拒绝域与检验结论。

微观经济学部分

1.

(20 分)假设有一个消费者,他一共生活两期,\(t=1,2\)。他在第 \(t\) 期的效用函数为 \(\ln c_t\),他的主观折现因子 \(\beta=1\)(即不对未来效用进行折现)。他在第 1 期的收入为 2,且可通过投资实现跨期平滑。

  1. (10 分)如果他第 2 期的收入为 1,那么他应该购买多少 \(10\%\) 利率的无风险国债?
  2. (10 分)如果他第 2 期的收入是不确定的,有 \(50\%\) 的可能性为 2,也有 \(50\%\) 的可能性为 0,那么他应该购买多少 \(10\%\) 利率的无风险国债?
参考答案要点 ›

(1)设第一期购买国债 \(b\),则 \(c_1=2-b\)、\(c_2=1+1.1b\)。Euler 方程 \(1/c_1=1.1/c_2\) 与跨期预算约束给出 \(c_1=16/11\),故 \(b=6/11\approx0.55\)。

(2)此时期望效用为 \(\ln(2-b)+0.5\ln(2+1.1b)+0.5\ln(1.1b)\)。一阶条件化为 \(11b^2+4b-10=0\),取正根得 \(b=(-2+\sqrt{114})/11\approx0.79\)。坏状态下收入为零使消费者增加预防性储蓄。

2.

(15 分)考虑有四家公司生产产品的情况,每家公司生产每单位产品的成本为 10,拥有 \(x\) 单位产品可以带给消费者效用为 \(20x-5x^2\),其中 \(x\) 是产品数量。

  1. (5 分)如果这四家公司同时决策,那么总的供给量是多少?
  2. (5 分)如果这四家公司追求总利润最大化,那么总的供给量是多少?
  3. (5 分)比较 (1) 和 (2),总消费者剩余相差多少?
参考答案要点 ›

由 \(U(x)=20x-5x^2\) 得反需求 \(P(Q)=20-10Q\),边际成本为 10。(1)四家厂商对称古诺竞争时,每家产量 \(q=0.2\),总供给量 \(Q=0.8\)。(2)联合最大化总利润 \((20-10Q)Q-10Q\),得 \(Q=0.5\)。

(3)消费者剩余 \(CS=U(Q)-P(Q)Q=5Q^2\)。两种情形分别为 \(3.2\) 与 \(1.25\),故古诺竞争下的消费者剩余高出 \(1.95\)。

3.

(20 分)股票市场上有两名套利者,他们在股票市场上有两种选择:卖空或放弃。卖空会带来成本 100,放弃的成本为 0。若两位套利者都选择卖空,则每人可获得股票收益 200(两人共获 400)。若有一名套利者选择卖空或者两名都选择放弃,则股票收益为 0。

  1. (10 分)若两名套利者同时决策,求解纳什均衡。
  2. (10 分)若两名套利者先后决策,并且后决策的套利者可以观测到先决策的套利者的选择,求解子博弈完美纳什均衡。
参考答案要点 ›

各行动组合的净收益如下:

套利者 1 / 套利者 2 卖空 放弃
卖空 (100,100) (−100,0)
放弃 (0,−100) (0,0)

(1)纯策略纳什均衡为(卖空,卖空)与(放弃,放弃)。混合均衡中,令对方以概率 \(p\) 卖空,卖空的期望收益为 \(200p-100\),与放弃收益 0 无差异时 \(p=1/2\);故双方各以 \(1/2\) 的概率卖空。

(2)后行动者观察到对方卖空时选择卖空,观察到对方放弃时选择放弃。先行动者预见该反应后选择卖空,因此子博弈完美纳什均衡的均衡路径是双方都卖空;后行动者在未到达的“先行动者放弃”节点选择放弃。

4.

(20 分)某公司有一个投资项目需要初始投资资金 100,该项目的净现值为 \(b\),公司已有的固定资产价值为 \(a\)。公司手里没有资金,需要通过股票市场发行股票进行融资。已知公司和项目状态分为两种:状态一,\(a=400,b=30\);状态二,\(a=100,b=10\)。只有公司知晓真实状态,而股票市场的投资人只知道两种状态发生的可能性均为 \(50\%\),公司和投资者都是风险中性。

  1. (10 分)如果公司无论如何都要在股票市场融资,那么公司应该定价多少?
  2. (10 分)根据(1)中的结果,在状态一情况下,公司会融资吗?在状态二情况下,公司会融资吗?为什么?
参考答案要点 ›

(1)若两类公司都融资,融资后价值分别为 \(V_1=400+100+30=530\) 与 \(V_2=100+100+10=210\)。市场按等概率混同估值 \(E(V)=370\);为筹集 100,公司应出让 \(\alpha=100/370=10/37\approx27.03\%\) 的股权。

(2)状态一原股东融资后的财富为 \((27/37)\times530\approx386.8<400\),因被低估而不融资。状态二愿意融资;状态一退出后,市场将融资者识别为状态二,按 \(V_2=210\) 定价,出让比例为 \(10/21\),原股东财富为 110,高于不融资时的 100。最终形成状态一不融资、状态二融资的分离均衡。

统计学部分

1.

(20 分)为了衡量通常情况下的睡眠时长和增加 1 小时睡眠的时长对记忆力的影响,研究者收集了若干名学生的数据并进行记忆力打分,如下表所示:

学生号码 1 2 3 4 5 6 7 8 9
通常睡眠时长 7 8 6 7 8 6 7 8 7
记忆力得分(数据1) 80 82 70 78 85 65 75 80 77
增加1小时后时长 8 9 7 8 9 7 8 9 8
记忆力得分(数据2) 86 88 72 76 92 67 82 88 75
  1. (5 分)提出原假设和备择假设
  2. (5 分)给出检验统计量
  3. (10 分)在 \(\alpha=5\%\) 的显著性水平下给出拒绝域与结论
参考答案要点 ›

这是配对样本 \(t\) 检验。令 \(d_i\) 为增加睡眠后的得分减去通常睡眠下的得分,则(1)\(H_0:\mu_d=0\),\(H_1:\mu_d\neq0\)。

(2)差值为 \((6,6,2,-2,7,2,7,8,-2)\),\(\bar d=34/9\),\(S_d^2=547/36\),故 \(t=\bar d/(S_d/\sqrt9)=68/\sqrt{547}\approx2.91\),自由度为 8。

(3)双侧拒绝域为 \(|t|>2.306\)。由于 \(2.91>2.306\),拒绝原假设;在 \(5\%\) 显著性水平下,增加 1 小时睡眠会显著影响记忆力得分,且样本均值差为正,表现为得分上升。

2.

(20 分)设 \(X_1,X_2,\ldots,X_n\) 是来自 \(N(\mu,\sigma^2)\) 的简单随机样本,且 \(\mu\) 和 \(\sigma^2\) 未知,参数 \(a\) 满足:

\[ P(X>a)=\int_a^{+\infty}\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)^2}dx=0.05 \]

求 \(a\) 的极大似然估计。

参考答案要点 ›

\(P(X>a)=0.05\) 表明 \(a\) 是正态总体的 \(95\%\) 分位点,因此 \(a=\mu+1.645\sigma\)。正态总体参数的极大似然估计为 \(\hat\mu=\bar X\)、\(\hat\sigma^2=(1/n)\sum_i(X_i-\bar X)^2\)。

由极大似然估计的不变性,\(a\) 的极大似然估计为 \[ \hat a=\bar X+1.645\sqrt{\frac{1}{n}\sum_i(X_i-\bar X)^2}. \]

3.
(20 分)随机变量 \(X\) 和 \(Y\) 都服从标准正态分布且相互独立,求 \(\max\{X,Y\}\) 的期望。
参考答案要点 ›

利用恒等式 \(\max\{X,Y\}=(X+Y+|X-Y|)/2\)。由于 \(E(X+Y)=0\),且 \(X-Y\sim N(0,2)\),可写为 \(X-Y=\sqrt2 Z\),其中 \(Z\sim N(0,1)\)。

由 \(E|Z|=\sqrt{2/\pi}\),有 \(E|X-Y|=2/\sqrt\pi\),故 \[ E[\max\{X,Y\}]=\frac{1}{\sqrt\pi}. \]

4.

(15 分)利用概率统计方法求下面极限:

\[ \begin{aligned} \lim_{n\to\infty}3^n &\int_0^{+\infty}\int_0^{+\infty}\cdots\int_0^{+\infty} \cos\!\left(\frac{x_1+x_2+\cdots+x_n}{n}\right)\\ &\qquad\times e^{-3(x_1+x_2+\cdots+x_n)}dx_1dx_2\cdots dx_n. \end{aligned} \]

参考答案要点 ›

令 \(X_1,\ldots,X_n\) 独立同分布于参数为 3 的指数分布,其联合密度为 \(3^n e^{-3\sum_iX_i}\)。原式即 \(E[\cos(\bar X_n)]\)。

因 \(E(X_i)=1/3\),强大数定律给出 \(\bar X_n\to1/3\)(几乎处处)。余弦函数连续且有界,由有界收敛定理,所求极限为 \(\cos(1/3)\)。

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