博弈论框架下P2P系
基于贝叶斯博弈的P2P网贷利率定价策略研究
基于贝叶斯博弈的P2P网贷利率定价策略研究P2P网贷是指通过网络平台将个人和企业的融资需求与个人和机构的出借资金进行匹配，并以利率作为融资成本的一种借贷模式。
在P2P网贷中，确定合适的利率定价策略非常重要，既要保证出借人的投资收益，又要满足借款人的融资需求，同时还要控制风险，确保平台的可持续发展。
贝叶斯博弈是一种经济学中常用的博弈理论，可以用于分析和解决各种经济决策问题。
在P2P网贷中，利率定价过程可以被看作是出借人和借款人之间的博弈过程，根据贝叶斯博弈理论，可以制定一种基于信息反馈的利率定价策略。
需要收集并分析大量的历史数据，包括借款人的个人信息、信用评级、还款记录等，以及出借人的资金规模、偏好等信息。
通过对这些数据的分析，可以建立出借人和借款人之间的利率定价模型，用于预测不同借款人的还款能力和风险等级。
根据贝叶斯博弈理论，利率的设定应该是一种逐步调整的过程。
开始时，可以根据历史数据建立一个初始化的利率定价模型，然后在实际运营中不断进行优化和调整。
根据实际情况，可以设置不同的初始利率和调整步长，以便更好地满足出借人和借款人的需求，并控制风险。
对于新注册的借款人和出借人，由于缺乏历史数据信息，可以采用其他评估手段进行信用评级，例如通过第三方征信机构获取相关信息。
通过将这些评级信息纳入到利率定价模型中，可以更准确地评估借款人的还款能力和风险等级。
在利率定价过程中，还需要考虑其他因素的影响，例如市场竞争、资金供需情况等。
根据不同的市场环境和经济形势，需要调整利率定价策略，以获取更合适的利率水平，并确保平台的持续发展。
基于贝叶斯博弈的P2P网贷利率定价策略研究可以通过分析大量历史数据，建立利率定价模型，并根据实际情况进行优化和调整。
通过这种方式，可以更好地满足出借人和借款人的需求，并保证平台的可持续发展。
还需要考虑其他因素的影响，并及时调整策略，以适应市场环境和经济形势的变化。
基于博弈论视角的中国P2P网络借贷监管研究
基于博弈论视角的中国P2P网络借贷监管研究金融业的发展是经济发展的核心,但金融业的发展又存在着诸多的不确定性和特殊性。
金融业本身是一个经营风险的高风险行业,激烈的竞争使得金融领域不断出现各种创新,但金融创新又具有两面性,再加之金融业的风险强关联的特性,所以,为了保障金融安全和稳定运营,金融领域的每一次变革与创新都伴随着金融监管的不断调整与更新。
把握互联网金融发展与监管的关系成为互联网金融发展的重要任务。
P2P网络借贷作为互联网金融的主要发展模式之一,研究其发展状况和面临的监管问题意义重大。
在中国,就目前而言,个人征信体系的发展和征信系统的建设还不是太完善,“线上信息不足以满足信用评估的需求,应普遍开展线下尽职调查,这是中国P2P网络借贷的特殊性。
”同时,“金融创新的根本问题则在于应该怎样对其进行监管,先决条件是在创新以后监管者要做现场检查,只有在现场检查后才会知道这种创新产品的问题和风险究竟在哪里;实际上,最为关键的监管行为还要依靠现场检查,因为只有现场检查才是务实的,才知道理论和实际是脱节的。
”本文将在分析中国P2P网络借贷行业的发展现状、国内外经营模式比较的基础上,从博弈论视角探究P2P网络借贷的监管问题,试图分析P2P网络借贷平台进行线下审核借款人的行为和监管机构对P2P网络借贷平台进行监督的行为如何影响它们选择各自最优策略的概率大小,同时运用演化博弈的分析方法探讨P2P网络借贷平台和金融监管机构长期动态博弈的演化稳定策略(ESS)以及博弈均衡的收敛方式(持续稳定收敛或是振荡性收敛),同时提出相关政策建议。
本文共包括六章。
第1章是绪论,第2章是相关理论与研究现状,这两章是全文研究的理论与实践基础。
接下来是本文的主体,共包括两个部分:第一部分为本文的第3章。
本章的分析包括四个方面:(1)分析中国P2P网络借贷行业的发展现状;(2)比较国内外P2P网络借贷平台的经营模式;(3)论述中国P2P网络借贷所面临的主要风险;(4)探讨中国P2P网络借贷的监管问题以及国外监管的经验借鉴。
基于博弈论的P2P网贷平台行为分析
2、P2P网贷发展现状和平台运行机制分析
2.1 P2P网贷发展现状 成立于2006年的宜信是我国最早的P2P网贷公司，随后温 州贷、拍拍贷、瑞银创投、红岭创投等P2P网络借贷平台相继兴 图2-1 国内主要P2P网贷平台
名称 总部 网址 名称 总部 网址
拍拍贷 上海 红岭创投 深圳 阿里金融 杭州 宜信 温州贷 温州 哈哈贷 上海 3P银行 惠州
3、P2P网贷借贷行为博弈分析
3.1 博弈假定 1）理性人假定。假定P2P平台上借款人、贷款人和平台本 身都是以自身获得收益最大化的理性人。 2）非合作博弈，博弈参与方不存在任何形式的串谋。 3）博弈双方信息不对称，即借款人对自己的情况和投资项 目的收益风险了如指掌而放款人和P2P平台不了解，借款人占有 信息优势。 4）贷款人和P2P平台可将借款人分为高风险借款人和低风险借 款人，其中高风险借款人的概率为P，低风险借款人概率为1-P。 博弈参与者不能修改之前的决策。 3.2 不完全信息静态博弈 在不完全信息静态博弈模式下，博弈参与双方同时开始行 动，不知道对方的选择。博弈参与方的策略是假定对手的类型 和策略，力图使自己的收益最大化，即为一种依赖性的组合。 假定借款人申请一笔贷款D，并假定每一轮贷款的信息成本 不变。借款人的借款成本是利率R1，银行利率为R2，借方成功 获得贷款后的收益系数为S，L为P2P平台追究违约企业责任是 需要支付的追究成本。 借款人分为高风险和低风险两种类型，由于贷款人与P2P
引言
2013年是我国互联网金融发展的元年，随着我国经济的高 速发展，企业对于资金的需求也日益旺盛，传统的金融融资方式 已经不能满足人们的需求，尤其是小微企业融资受限相对比较严 重，因此互联网金融应运而生，而P2P网贷是互联网金融中最典 型的代表。P2P网贷不以传统金融机构为媒介，直接将借款人和 投资人连接在一起，具体操作方法是P2P网贷公司将众多小额资 金聚集在一起，然后直接借给有融资需求的借款人。P2P网贷平 台蓬勃发展，同时也带来了诸多风险，比如借款人和投资人信息 不对称，行业监管不完善，P2P跑路等问题。因此本文将运用博 弈论的方法，进一步分析影响借款人和投资人借贷行为的因素， 并针对P2P网贷存在的问题，提出相应的解决措施和建议。
基于贝叶斯博弈的P2P网贷利率定价策略研究
基于贝叶斯博弈的P2P网贷利率定价策略研究摘要：P2P网贷行业在中国迅速崛起，成为一种新型的金融服务模式。
P2P网贷利率的定价却一直是一个备受关注的问题。
本文以贝叶斯博弈理论为基础，研究了P2P网贷利率定价策略，提出了一种基于贝叶斯博弈的利率定价模型，并根据实际案例进行了实证分析，结果表明该模型可以为P2P网贷平台提供合理的利率定价策略。
关键词：P2P网贷；利率定价；贝叶斯博弈理论；一、绪论P2P网贷，即个人对个人的互联网借贷，是一种通过互联网平台实现借款和借贷的金融模式。
P2P网贷行业在中国迅速发展，成为一种新型的金融服务模式。
P2P网贷利率的定价一直是一个备受关注的问题。
目前，P2P网贷利率常常存在过高或者过低的情况，这不仅影响了投资者的投资收益，也影响了借款人的利息负担。
P2P网贷利率的定价问题，既受借款人的还款能力、借款用途等因素的影响，也受投资者的风险偏好、市场竞争等因素的影响。
如何制定合理的P2P网贷利率定价策略，成为一个亟待解决的问题。
贝叶斯博弈理论是一种用于解决风险决策的数学方法，其核心思想是在不确定的环境下，通过不断观察并更新自己的信念，最终做出最优的决策。
在P2P网贷利率定价问题上，投资者和借款人都面临不确定的情况，因此可以运用贝叶斯博弈理论来研究P2P网贷利率的定价策略。
二、相关理论2.1 P2P网贷利率定价因素P2P网贷利率的定价涉及多个因素，主要包括借款人信用状况、借款额度、借款期限、投资者的风险偏好、市场供求关系等。
借款人的信用状况是最为关键的因素，直接影响到借款人的还款能力。
借款额度和借款期限也会影响到利率的定价。
投资者的风险偏好和市场供求关系也会对利率定价产生影响。
2.2 贝叶斯博弈理论贝叶斯博弈理论是一种用于解决不确定情况下的风险决策的数学方法，主要基于贝叶斯概率统计理论。
在贝叶斯博弈理论中，参与者的决策是基于其对于未知变量的概率分布的推断而进行的，从而使得决策更加符合实际情况。
2021基于博弈论分析P2P网络借贷行业监管双方的互动范文2
2021基于博弈论分析P2P网络借贷行业监管双方的互动范文 P2P网络借贷（ Online Peer to Peer Lending）自 2007 年在我国出现，几年间得到了 “井喷式” 发展。
但对于这个行业的法律法规却是空白，2014 年年初才确定 P2P 监管归属于银监会，相关的制度约束仅限于各基本法律的部分条文，并没有成体系的约束。
目前，央行仅仅是对 “以开展 P2P 网络借贷业务为名实施非法集资行为”的三类 P2P 公司做出明确界定，银监会也只是警示了 P2P 存在的七大风险。
同时，P2P 网络借贷市场发展较为成熟的英美等国也尚未出台具体监管措施。
在美国，证券交易委员会曾在2008 年对美国着名的 P2P 网络借贷平台 Prosper 和 Lending Club 进行处罚，由此将 P2P 纳入了监管轨道，监管准则只是参考《证券法》。
在英国，金融行为监管局（ FCA）是 P2P 行业的主要监管者，目前英国也在试图通过立法对 P2P 进行进一步监管。
一方面，P2P网络借贷行业因其门槛低、监管松、市场需求大而呈现出疯长态势；另一方面，相关监管和法律法规还处于缺失状态。
因此，本文利用博弈论的方法探讨P2P 网络借贷行业中监管机构与被监管机构之间的互动关系，找出两者的均衡点，从而揭示有效监管的主要影响因素，为相关监管部门制定相应法律法规和监管政策提供一定的理论依据。
一、P2P网络借贷行业研究现状 （一） P2P 网络借贷行业发展现状P2P 网络借贷指的是个体与个体之间通过网络实现直接借贷。
Zopa 作为全世界第一个网络借贷公司于 2005 年 3 月在伦敦成立。
自 2005 年以来，以 Zopa、Lending Club、Prosper 为代表的 P2P 借贷模式在欧美兴起并迅速发展。
目前，欧美发达国家 P2P 借贷平台的发展已经相对成熟，网站的运行模式和信用控制体系有了良好的发展和建设。
基于博弈论的P2P系统激励机制
基于博弈论的P2P系统激励机制
欧阳竟成;林亚平;周四望;谭义红
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(035)011
【摘要】针对P2P系统中的自洗问题,提出一种新的激励机制,采用博弈理论分析方法,揭示传统Tit-for-Tat策略在具有白洗用户的P2P系统中进化的不稳定性,指出引入恰当的身份费用改进Tit-for-Tat策略是种遏制白洗攻击的有效方法.仿真实验结果表明,该机制能够有效提升系统整体性能.
【总页数】3页(P207-209)
【作者】欧阳竟成;林亚平;周四望;谭义红
【作者单位】湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082;湖南理工学院计算机与信息工程系,岳阳,414006;湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082;湖南大学软件学院,长沙,410082;湖南大学软件学院,长沙,410082;湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于信任度的P2P系统节点激励机制 [J], 黄桂敏;李超
2.基于博弈论的P2P系统分析 [J], 张怡;刘高嵩;李章华;刘轲平
3.基于演化博弈论的环卫自律组织激励机制研究 [J], 张一林;马慧民
4.基于博弈论的滑坡灾害时空信息分流激励机制 [J], 胡娟;王霄;张译;刘佳林
5.基于一种新的激励机制的P2P系统的UML建模 [J], 张建风;王汝传;徐小龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
博弈视角下P2P网络借贷平台的问题及对策研究
博弈视角下P2P网络借贷平台的问题及对策研究作者：张玉娟袁方吴华琼徐侠来源：《中国市场·营销研究方向》 2018年第10期张玉娟,袁方,吴华琼 ,徐侠（南京邮电大学，江苏南京210000）［摘要］P2P网络借贷平台作为互联网金融创新的产物，虽如雨后春笋般迅速发展，但却由于多方原因陷入了发展的瓶颈期。
文章通过国内外网络借贷平台的对比，发现中外网贷平台之间利息水平、风险控制、资金来源等方面存在的差异，以及通过优势劣势分析发现我国借贷平台存在的风险；在合理规避风险的前提下，通过构建不完全信息动态博弈模型，实现利益最优化；最后根据现状发放问卷，并根据问卷所反映的问题提出对P2P网络借贷平台的建议。
为青年人群提供切合实际需求、安全可靠的产品，收获利润的同时获得社会认可。
［关键词］P2P网络借贷；互联网金融；不完全信息动态博弈［DOI］10.13939/ki.zgsc.2018.28.041［基金项目］大学生创新创业训练项目国家级（项目编号：SZDG2017034）。
1引言“互联网+金融”是传统金融行业的一大颠覆性突破，网贷平台更是在一定程度上有效纠正了传统贷款的种种弊端，扩展了大众消费范围，针对青年人群的P2P网络贷款平台的出现解决了一部分青年人群临时资金短缺的问题，也促使青年人们在无形中树立了超前消费的理念。
虽然网络借贷平台发展势头迅猛，却也很快因风险控制不足、管理存在漏洞等因素逐渐陷入瓶颈期。
黑格尔曾说过“存在即合理”，尽管网络借贷借贷平台乱象不断但仍有其存在的意义和价值。
本项目以博弈视角看待“借贷平台—青年人群”两者在“P2P网络借贷借贷”中扮演的角色，运用博弈论将两者联系，对典型网络借贷平台进行研究。
由于P2P网络借贷过程中交易双方存在着严重的信息不对称：P2P借贷平台很难获取借款者的真实信息,只能依据借款者提供的材料进行判断，监管规则和制度是政府监管机构与市场主体根据各自信息结构与利益偏好争取实现自身收益最大化的博弈过程中的形成的，在这一过程中信息是不完全的，且在博弈过程中,博弈双方按顺序先后实施策略选择和行为，所以该博弈属于典型的不完全信息动态博弈。
博弈论下P2P借贷信用体系探讨
在互联网金融时代，互联网与金融相互结合产生的P2P 借贷是传统金融行业的一大突破，一定程度上弥补了传统金融的一些不足。
不同于传统金融，P2P 借贷审核条件十分简易，具有无抵押、无担保等方便快捷的特点，深受大众喜爱，这也是P2P 借贷快速发展的主要原因。
但简易的审核条件下，无法详细了解用户的信用度，无法判断对方是否会按时还贷成了P2P 行业的最大隐患，使P2P 平台经常出现坏账、跑路等问题。
P2P 行业的监管问题一直受到大众的广泛关注，许多专家学者也进行了研究与探讨，提出了相关建议。
本文从博弈论角度对P2P 借贷进行探讨，构建不完全信息的动态博弈，将借款人、贷款人作为参与方构建不完全信息动态博弈模型，主要就信用体系建立的重要性进行探讨，从而得出一定的结论与建议。
一、文献综述与传统金融相较而言，P2P 借贷面对的受众面更广泛，手续更加方便，Berger 等（2009）认为P2P 借贷将会对传统金融中的借贷业务产生一定的压力，挤出传统金融的市场份额。
但是P2P 行业的风险也十分巨大，王立勇、石颖（2016）认为P2P 行业风险传播速度如此快主要与其高效率、低门槛、无摩擦等性质有关。
但同时，信息不对称也是借贷双方之间的重要信用风险问题（Emekter 等，2015）。
刘丽丽（2013）指出，想要降低P2P 借贷平台的信息不对称产生的风险，完善借贷的信用系统是解决问题的方法之一。
专家学者对P2P 风险的研究角度十分广泛，其中运用博弈论也是十分普遍的方法之一。
俞林等（2015）以企业、借贷双方以及监管方建立了一个博弈模型，得出一定的监管措施，其中就有建立行业统一的信用评价体系这一方法。
喻艳娟和刁节文（2016）使用不完全信息的静态与动态模型对借贷双方进行分析，结论表现为信息不对称会加剧P2P 借贷中借款人的违约风险。
由此可见，建立一个完善的信用体系十分重要，本文为验证此观点也将使用不完全信息动态博弈模型进行检验。
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bi =
∑
j
b ij
b av =
1 N
∑
i
bi
• 差异服务概率函数P(di)：Pj接受Pi下载文件请求的概率 差异服务概率函数P(d
dα p (d ) = 1+ dα
α >0
用户的贡献越小，他的请求就越可能被拒绝
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基于Nash 基于Nash均衡的激励模式 Nash均衡的激励模式
2011/11/1
仿真结果分析
Nash均衡收敛仿真： Nash均衡收敛仿真： 均衡收敛仿真
• 均势贡献dav*随着利益b的增大单调 递增；当bav<bc时不断地迭代将使di趋 向0。
• 用户个数分别是500和1000的曲线大 体上是重合的，这说明所得结论并不受 系统大小的限制和参与者个数的影响， 因而在实际应用中不必考虑网络规模等
u1 = − d1 + b12 d 2 p ( d1 )
u 2 = − d 2 + b21 d1 p ( d 2 )
假设p(d)=d/(1+d)，P2贡献为d2，当然P2希望最大可能地从系统中受 益，因而
r1 ( d 2 ) ≡ d 1 = b 12 d
2
−1
是P1对P2的贡献做出的最好反应策略。同理，P2对P1的策略 就为
* • 若bc=b，只有一个解： d1* = d 2 = 1
• 若b＜b，不存在均势 • 若bc>b，有两个解，即可能有两个均势：
* * d1* = d 2 = d lo < 1
* * d1* = d 2 = d hi > 1
2011/11/1
Nash 均势的稳定性
假设参与者P2初始贡献为d2
P1对此最佳反应将是d1，设为d2的反函数r1(d2)
• 效用函数Ui：U i = −ci Di + p(di )∑ Bij D j 效用函数U
j
第1项表示加入系统需要付出的代价，第2项是可从系统得到的收益 定义无量纲ui：u
i
=
U i ciD 0
，即 ui = −d i + p(d i )∑ bij d j
j
由P(0)=0，P(∞)=1，可知：
d i →0
已知
b12 = b21 = b
则
* d1* = d 2 = d *，所以
仅且仅当b≥4≡bc时，有
d * = (b / 2 − 1) ± ((b / 2 − 1) 2 − 1)1/ 2
2011/11/1
同类用户系统中的Nash 同类用户系统中的Nash均衡 Nash均衡
在p(d)=d/(1+d)的条件下，bc=4就是激励参与者加 入系统的临界值。p(d)表达式不同，临界值bc也不同。 但临界值bc独立于系统中参与者的数量， bc独立于系统中参与者的数量 但临界值bc独立于系统中参与者的数量，即系统规模 大小不会影响临界值。 大小不会影响临界值。
几个重要参数： • Nash贡献Di：用户共享的资源 Nash贡献D 贡献
定义无量纲di：di=Di/D0 D0(常量)为用户最少贡献量
• 用户总收益：ci*Di 用户总收益：
ci为每贡献一个单位的资源所获得的价值
• 价值矩阵Bij：Pj的贡献对Pi产生的价值 价值矩阵B
如果Pi对Pj的贡献不感兴趣，则Bij=0，一般有，Bij>=0，Bii=0
图3
问题。
2011/11/1
2011/11/1
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Backdrops:
- These are full sized backdrops, just scale them up! - Can be Copy-Pasted out of Templates for use anywhere!
同类用户是不现实，因此，结合实际必须考 虑异类用户系统的情况，这时
d i* = [ ∑ bij d * ]1 / 2 − 1 j
j≠i
异类Peer 系统Nash 均衡的一些性质 异类用户系统Nash 均衡与同类用户系统Nash均衡的比较
2011/11/1
仿真结果分析
图1 图2
图1和图2是500个异类参与者在系统中收益bij和贡献d*的分布情况。 图1中bij成Gamma（伽马）分布对应的bav=6.0。 图2为贡献d*的分布，其平均值dav*=3.64。 在同类用户系统中b=bav/(N-1)，可计算出dhi*=3.73，与仿真试验结果只 相差了1.8% 。 表明在异类用户系统中各个参与者不断调整贡献的过程最终也会汇聚在 Nash 均衡点dhi*
1）仅下载文件，而不为其他用户提供任何形式的下载服务。 2）仅下载文件，只为其他用户提供低质量的下载服务。 解决方法
引入激励模型
2011/11/1
传统的激励模型
•支付虚拟/真实货币（Micro Currency）模式
以“贡献资源挣积分，获取资源花积分”为准则
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传统的激励模型
•提供差异服务质量（Qos）模式
2011/11/1
同类用户系统中的Nash 同类用户系统中的Nash均衡 Nash均衡
假设在同类用户系统中每个参与者都从其他用 户那里得到相等的收益b，即对于所有i≠j，有 bi=bav=b(N-1)，则
ui = −di + p(di )∑bij d j
j
u=-d+p(d)db(N-1)
讨论最简单的2个参与者的对称系统，则
用户的下载权限与他向系统所做的贡献成正比
2011/Байду номын сангаас1/1
Nash均衡的引入 Nash均衡的引入
P2P网络中用户愿望： 希望最大限度地从网络系统中获益 假设每个博弈的人都是理性 理性的人，则 理性 选取某策略后，任意博弈方都不愿单独改变其策略， 因为每个参与者均不能因单方面改变自己的策略而获 每个参与者均不能因单方面改变自己的策略而获 利，只会使得他的当前利益减少，所以谁也没有兴趣 主动打破这种均衡 均衡，此时，便达到了Nash均衡 均衡。 均衡 均衡
r2 ( d 1 ) ≡ d 2 = b 21 d 1 − 1
2011/11/1
同类用户系统中的Nash 同类用户系统中的Nash均衡 Nash均衡
（ 因此，只要 d1* , d 2*）满足
* d1* = b12 d 2 − 1 * d 2 = b21d1* − 1
则存在Nash平衡 Nash平衡 Nash
lim ui = 0
d i →∞
lim ui = −∞
可见，无限增大贡献di，并不能无限地提高效用ui，直观地解释就 是参与者贡献越大，得到的服务质量就越好，但是参与者从系统中得 到总的收益并不是随着其贡献的增加无限增大的，而是有一个最大值。 前提是有一系统临界值bc，当bi>bc时效用函数才有可能取到最大。
2011/11/1
Nash均衡的概念 Nash均衡的概念
Nash均衡，又称为非合作博弈均衡，是指博 弈中的每个参与者，真正成功的措施是针对其 他参与者所采取的每次行动，相应地采取最有 利于自己的反应。这样，每个参与者采取的策 略必定是他对于其他参与者策略的预测的最佳 反应。
2011/11/1
基于Nash 基于Nash均衡的激励模式 Nash均衡的激励模式
r1(d2) r2(d1)
稳定点
P2再次调整贡献，为的d1的反函数r2(d1)
d2 d1
不稳定点
…
d1* = r1 (r1 (r1 (L (d 2 ))))
* d 2 = r2 (r2 (r2 (L (d1 ))))
2011/11/1
异类用户系统中的Nash 异类用户系统中的Nash均衡 Nash均衡
博弈论框架下P2P系统中的激励模型 博弈论框架下P2P系统中的激励模型 P2P
1. P2P网络传统激励模型 2. Nash均衡的概念 3. 基于Nash均衡的激励模式 4. 同类用户系统中的Nash均衡 5. 异类用户系统中的Nash均衡
2011/11/1
P2P网络特点：自组，自治，自愿
结果
广泛存在的free-riding现象，即：
2011/11/1