㈠ 信息不对称理论的信息案例
非对称的信息（Asymmetricinformation）经济学名词。
在某些市场中，市场每个参与者拥有的信息并不相同。例如，在旧车市场上，有关旧车质量的信息，卖者通常要比潜在的买者知道得多。阿罗——德布鲁模型表达的古典福利经济学定理如下：第一、竞争均衡或瓦尔拉斯一般均衡符合帕累托最优状态；第二、若对初始收益进行适当的再分配，任何具有帕累托效率的配置都能达到瓦尔拉斯均衡。当然，上述结论必须满足一系列的假定条件，其中一条就是对称信息假定。该假定认为，所有的经济行为人对所有的经济变量具有相同的信息。现实的经济活动无法满足对称信息的要求，但经济学家却能通过非对称信息更好地认识和解释各种经济现象。
非对称信息指某些行为人拥有但另一些行为人不拥有的信息。在1967年以前，经济学家还不能够恰当地处理这一问题，因为当一个行为人不知道对手的情况时，竞争规则是没有定义的。海萨尼通过引入一个虚拟的行为人——“自然”，自然首先行动决定特征，行为人知道自己的特征而对手不知道，即行为人具有私人信息；这样，不完全信息可以转换成完全但不完美信息来处理。这就是著名的“海萨尼转换”。通过转换。可以找到非对称信息下的均衡点。即存在贝叶斯均衡。泽尔腾、克瑞普斯和威尔逊、弗得伯格和蒂罗尔等对此做出了重要的贡献。
非对称信息的运用
非对称信息的最重要的应用领域是企业理论。如果有一个委托人和一个代理人，代理人对自己的行动或能力拥有私人信息。由于委托人无法准确观测到代理人的行为，那么，无论采取何种奖励措施，代理人都会选择最大化自己效用水平的行动。换言之，在非对称信息条件下，委托人只能通过合理地设计一套机制来诱使代理人显示其私人信息，从而达到双方的利益协调。委托代理理论或机制设计理论进一步把非对称信息区分为以下几类：若非对称性发生在签约前，称为逆向选择；若签约后发生了非对称性，则属于道德风险；若行为人的行动不可观测，称为隐藏行动；若行为人具有对手无法观测的知识，称为隐藏知识或隐藏信息。
非对称信息的另一个应用领域是研究市场失败。阿克洛夫的“旧车市场”模型讲述了一个“劣币驱逐良币”的经典故事。假定存在一个旧车市场，只有卖主知道车子的质量（这是私人信息）。若采取平均质量定价法，卖主就会趁机抽走高质量的旧车；若采取差别定价法，卖主也会抬高劣品的价格。无论如何，只要存在信息不对称，旧车市场上生存下来的一定是卖不出去的劣质车。产业组织引入非对称信息后取得了丰硕的成果。例如，假设同一行业内有几家企业，成本结构是每个企业的私人信息。与对称信息模型相比，这种模型的均衡更符合通常认为的掠夺性定价或极限定价现象。巴罗应用非对称信息模型研究了政府对垄断企业的规制。
假设政府要提高税收量，最好的办法是向最有付税能力的人课税。但是，付税能力是行为人的私人信息。最优所得税方案必须直接或间接地提示这些私人信息是否符合每个行为人的利益。莫里斯最早建立了非对称信息下的最优所得税模型，并因此荣获1996年诺贝尔经济学奖。与莫里斯同获诺贝尔奖殊荣的维克里大概是最早应用非对称信息的经济学家，他曾设计了信息不对称时的最优拍卖机制。罗森则较好地概述了非对称信息下的最优劳动合同问题。霍姆斯特龙和梅耶森则对非对称信息条件下的福利判断作了详尽的分析。非对称信息已经渗透到经济学的各个研究领域，并使主流经济学更加贴近现实。
㈡ 什么是信息不对称你能从现实生活中找到具体的事例吗并分析其影响
信息不对称理论是指某些参与人
拥有而另一些参与人不拥有或较
少拥有的信息。�0�2�0�2
说白了就是经济活动中你知道而
别人不知道的信息，或者反过来�0�2
㈢ 证券投资中信息不对称现象辨析
证券市场分3类 强有效市场， 半强有效市场， 弱有效市场
分别代表了信息的对称程度，比如强有效市场就是完全对称的
无法获得超平均的收益，中国资本市场是弱有效市场，因为信息大量不对称
具体入手:
1 证券市场的信息不对称概念
2 产生的原因（信息来源渠道的差距，调研实力的差距，不可抗拒力造成的变化）
3 不对称的表现 （重组股票停牌前放巨量涨停，部分机构提前得知某股票的利好比如业绩，分配预案，造成股票随大势下跌完了以后继续飙升不断创出新高）
4 如何应用这种不对称的信息来提高投资收益,利用美元走势跟非美货币走势，美元走势跟欧美股市走势的翘翘板效应来举例子，比如美元见底了，那么美股就要开始跌了，美股涨不动了，大量避险资金买入美元，这就是不对称信息下资本的一种流向，因为不知道到底有很么利空利好，但是资本市场会提前反应信息.
参考资料可以参考博弈论(网上找电子版),证券投资分析(高校教材)
㈣ 股票市场信息不对称的原因
一个是公开的制度安排，一个是信息渠道的畅通。
首先是交易所对上市公司信息披露的具体内容和格式的要求，符合信息分享的实际现实。
这方面，就个股本身各个层面的信息披露交易所和行业管理部门，很努力，进步很大，越来越全面，越来越及时，展示平台建设也极富成效。
但是，在行业基础，个股重大决策的酝酿阶段等重要信息，因为没有强制性要求，只能自己收集，这里渠道就至为关键了。
有的是需要付费的，有的是特殊关系，五花八门，真假难辨。
这就构成了信息不对称，投资者无法共享影响上市公司股价的非强制披露的重要信息，是当前市场一个影响投资效率的大问题。
这个很难由管理部门解决，只能自己了解、建立各种信息来源渠道，以帮到自己。
㈤ 跨国并购因信息不对称而失败的案例
可以找找中国TCL收购汤姆逊的案例，TCL由于当时信息的不对称，未能预测平板电视是未来的发展趋势，错误收购汤姆逊彩管业务，陷入投资黑洞。
㈥ 分析信息不对称对市场经济的破坏
信息不对称会破坏市场的有效性而导致市场失灵。
举例来分析：
先看旧车市场买卖。假定有一批旧车要卖，同时有一批要买这些数量的车的购买者。旧车中有一半是优质车，一半是劣质车。假设优质车车主索价400元，劣质车车主索价200元。再假设买主对优质车愿意支付480元，对劣质车愿意支付240元。如果信息是完全的，即买主知道哪些车是优质的，哪些是劣质的，则优质车会在400-480元之间成交，劣质车会在200-240元之间成交。但买主事实上无法凭观察判断旧车质量。旧车车主会隐瞒劣质车的问题，搞以次充好，鱼目混珠。买主只知道劣质车优质车所占的比重各一半，但不知道每一辆车究竟是优质车还是劣质车。于是，他们的出价最多是：240×0.5+480×0.5=360元。然而这样一来，优质车就不肯卖。如果买主知道只能买到劣质车，则成交价格只能在200-240元之间，从而优质车被逐出市场，市场运转的有效性被破坏了。
同样的，再保险市场上也是。如果保险公司和投保客户双方的信息是充分的，则根据大数法则所定费率足以保证保险市场的有效运转。问题是保险公司对客户的信息不可能充分掌握。拿健康医疗保险来说，哪些人身体好，哪些人身体差，保险公司无法充分了解。结果是身体差的人投保最多。事后保险公司才了解到实际发病率和死亡率大大高于预期的死亡率和发病率。这迫使保险公司按“最坏情况”的估计来制定保险费率，但这样会使费率上升。费率上升会使身体好的人不愿参加保险。尽管他们有获得保障的需求，但市场无法给他们提供保险。保险市场的有效性被破坏了
㈦ 请举几个信息不对称导致市场失灵的例子
1.旧车例子：假定市场中存在两类旧车，好的与劣的。买者不完全了解信息，他只愿意按旧车市场的平均价格来决定。但这时对于劣车的主人来说，以高于其内在价格出售其车，而好车的车主则只能按低于其内在价值的价格出售其产品。结果是更多的好的旧车退出这一市场，旧车的质量平均水平下降。
2.保险公司价格确定的依据是投保人的平均健康水平。健康状况差的人一般有较大的投保热情。如果这类人在市场中比例上升，保险公司将被迫提高定价，结果是健康的人将更远离这一市场。
3.黑球与黑哨，销售人员不努力，经理追求自身利益等。
4.投保人在投保之后的行为与投保前的行为不一样。
望采纳
㈧ 关于百度百科上信息不对称的例子
例：从北京南站到站后，如果你去西停车场打的，那么无论高峰与否，你等待的时间都很难短于30分钟，基本上遇到的是一车难求的局面；如果你去东停车场打的，那么你会很惊讶的发现，这里的情况和西停车场完全相反。的哥在这里成了买方市场，由你来任意选择乘车的对象。
简简单单的情况，为什么人们宁愿在西边等待而不愿意到东边来尝试呢？为什么东边那么多的的哥宁愿等待而不愿意到东边来增加供给呢？这其实反映的是一个典型的经济学现象--“信息不对称”。
信息不对称表现为买方和卖方之间的信息不对等，由此造成了市场的缺陷，影响了资源配置的效率。解决信息不对称交易产生了委托——代理关系，交易中拥有信息优势的一方为代理人，不具信息优势的一方是委托人，交易双方通过信息博弈来达到各自资源配置的目的。
在“东西车场”案例中，进行随机选择的乘客和司机（除非像我这样已经知道了两个车场差异的人），都是信息资源的短缺者。
在西停车场等待的乘客，无法确定另一个停车场的情况会更好，从机会成本的角度考虑，除非他没有参与打车的过程（交易），其博弈的结果只能是继续等待，直到等到的士为止。
而对东停车场的司机来说，情况也一样。由于不了解如何能便捷的进入西停车场（据了解，去西停车场的路线极不明显），他们的选择也只能是等待。由此导致了市场失灵产生-交易双方的效率降低，都无法获得满意的结果。
信息的拥有方其实是南站，本来作为信息的中介方，他们完全可以采用指示牌引导或者安排专人引导的形式来改变这种状况，提高客流疏通的效率。但由于他们的不作为，其结果是乘客和司机都不满意，甚至催生出了一部分信息优势者的新角色——黑车司机，扰乱了正常交易的秩序。
我们的资本市场、金融市场、教育界等等方面，都存在着类似的现象，而催生这种现象的原因，更多的是由于具有公共资源支配能力的相关部门的不作为。
㈨ 信息不对称下信贷风险案例分析
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