摘要
监管工具会改变机构的收益，但并不能决定去中心化金融系统将实现哪一个均衡。因此，在某一计算响应下看似安全的政策，可能同时伴随一个未被观察到的贱卖或融资挤兑结果。我们将政策构建问题设定为一个集合包含要求：受监管博弈的每一个近似纳什均衡都必须保持在带缓冲的稳定性目标范围内。EquiImplement 通过在目标补集上对可允许的单一偏差进行状态依赖的混合策略来执行这一要求。当政策特征以仿射方式进入收益函数时，固定此证明对象可得到关于监管向量的仿射不等式以及凹的最小裕度，从而产生一个凸半无穷策略子问题。一个严格的区域分隔器可定位覆盖最薄弱的状态，而同一个经验证的反例则同时驱动下一轮政策求解和证书修订。预设的外层迭代预算保证了有限次执行，并产生三种输出之一：全局认证的包含性、在规定的激励-证书族内的预算不可行，或未解决状态。评估涵盖了330个贱卖和滚动/挤兑博弈。在默认预算下，EquiImplement 达到了95.0%、85.6%和92.5%的完全稳定率，同时将最差均衡违反值从最强非神谕基线的0.037降低至0.016。在返回的预算可行评估政策中，平均监管成本从0.119降至0.113。进一步分析将认证难度与稳定性目标紧密度、杠杆率、市场深度、流动性缓冲以及协调强度相关联。结果表明，基于偏差的证明对象可以直接作为多重均衡下金融监管的优化接口。
