美国雷诺兹-纳贝斯克(RJR Nabisco)公司收购案

杠杆收购的经典案例

美国RJR Nabisco公司争夺战

说到杠杆收购，就不能不提及20世纪80年代的一桩杠杆收购案——美国雷诺兹－纳贝斯克（RJR Nabisco）公司收购案。这笔被称为“世纪大收购”的交易以250亿美元的收购价震动世界，成为历史上规模最大的一笔杠杆收购，而使后来的各桩收购交易望尘莫及。

这场收购战争主要在RJR纳贝斯克公司的高级治理人员和闻名的收购公司KKR（Kohlberg Kravis Roberts&Co.）公司之间展开，但由于它的规模巨大，其中不乏有像摩根士丹利、第一波士顿等这样的投资银行和金融机构的直接或间接参与。“战争”的发起方是以罗斯·约翰逊为首的RJR纳贝斯克公司高层治理者，他们认为公司当时的股价被严重低估。1988年10月，治理层向董事局提出治理层收购公司股权建议，收购价为每股75美元，总计170亿美元。虽然约翰逊的出价高于当时公司股票53美元/股的市值，但公司股东对此却并不满足。不久，华尔街的“收购之王”KKR公司加入这次争夺，经过6个星期的激战，最后KKR胜出，收购价是每股109美元，总金额250亿美元。KKR本身动用的资金仅1500万美元，而其余99．94％的资金都是靠垃圾债券大王迈克尔

经典LBO案例分析 案例分析 经典 KKR 杠杆购并 RJR NABISCO朱武祥 公司金融与投资银行教授 清华大学经济管理学院

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LBO和 MBO共同特点 和 共同特点: 共同特点– 具有类似的操作模式和流程 – 需要从资本市场高额借债融资来完成收购

KKR收购 收购RJR Nabisco 是最大的 是最大的LBO交易 收购价格 交易, 收购 交易 达 US$246亿 亿

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RJR Nabisco? RJR: 雷诺烟草

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奥斯纳布吕克大学专业设置概况

奥斯纳布吕克大学成立于1970年，虽然该大学属于德国年轻大

学之列，但它依然有着其鲜明的特征。德国留学专家表示，在建校

近25年里，该校成功地设立了吸引人的与创新的专业，她在德国科

研与教学领域内所获得的成就也早就为人所承认。其跨学科的科研

工作独树一帜，并多次获奖。奥斯纳布吕克大学科研领域独特，早

在10年前便已进入国际科研领先者的行列。同时，奥斯纳布吕克大

学通过与全世界各地的高校与科研机构的全面合作积极参与了国际

科学的发展。

自成立之日起，奥斯纳布吕克大学便面临着一个挑战，将其革新能力运用于该地区文化与经济的发展。如今，近12500名学生(其中，留学生数目不断增长)就读于奥斯纳布吕克大学。这也是该校教学力

量的一个侧面注解。奥斯纳布吕克大学教学人员的极大努力，对后

备力量按计划进行分为7个等级的培养，众多美妙的博物馆以及良

好的学生居住条件更增加了在奥斯纳布吕肯大学学习的吸引力。

奥斯纳布吕克大学专业设置

(1)工科专业：电工、机械制造、材料技术、工艺技术、口腔技术;

(2)信息学：媒体信息学、技术信息学、机械制造信息学;

(3)农业科学：园艺学、土壤科学、农业科学、生态营养学;

(4)景观建筑学：景观建设与空间设计、景观开发;

(5)经济

彼得.贝伦斯

百科名片

贝伦斯是德国现代主义设计的重要奠基人之一，早在1904年就参加了德意志工业同盟的组织工作，1907年德意志工业同盟在穆特修斯的大力倡导与组织下宣告成立，工业同盟的目的首先是要在各界推广工业设计思想，规劝美术、产业、工艺、贸易各界人士，共同推进\工业产品的优质化\，工业同盟的口号就是\优质产品\。同时贝伦斯利用担任杜塞多夫美术学院院长的地位，在学院推行设计教育改革。贝伦斯在建筑和设计方面的深远影响一直延续到今天。

中文名： 外文名： 国籍： 出生地：

贝伦斯

Peter Behrens

德国 汉堡

出生日期： 逝世日期： 职业： 毕业院校：

1868年4月14日 1940年2月27日

学者

卡尔斯鲁尔，杜塞尔多夫与

慕尼黑

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简介 生平

德国现代设计之父 建筑设计 平面设计 简介 生平

德国现代设计之父 建筑设计 平面设计

[编辑本段]

简介

彼得·贝伦斯(Peter Behrens)，（1868年4月14日—1940年2月27日），逝世于柏林。起先为画家，之后于第一次世界大战前成为现代工业建筑师。他最著名的是德国工艺联盟成员之一，与现代工业设计。他将工业设计规格化。

建筑业

贝伦

比亚里茨钟楼图卢兹布拉纳克机场酒店(Campanile Toulouse - Blagnac Aéroport)

比亚里茨钟楼图卢兹布拉纳克机场酒店位于比亚里茨，是家3星级酒店，比亚里茨钟楼图卢兹布拉纳克机场酒店让您在比亚里茨这个陌生又熟悉的城市，感受到一丝清浅但又实在的温暖。您一定不能错过，每年都会有大量定比亚里茨酒店的游客选择这家酒店。酒店，距离La Vache直线距离约5公里。

中文名称比亚里茨钟楼图卢兹布拉纳克机场酒店

英文名称Campanile Toulouse - Blagnac Aéroport

酒店星级3星级

房间数量57

酒店地址3, avenue D. Daurat, 31700 布拉尼亚克, 法国

周围景观Barrière de Paris、Minimes-Claude Nougaro、Compans Caffarelli、Patte-d'Oie、Canal du Midi、Arènes、La Vache

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酒店的图片

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贝叶斯均衡及其应用

预备知识(共同知识) 静态博弈中的贝叶斯均衡 不完全信息下的古诺模型 用贝叶斯均衡解释混合策略均衡 显示原理 动态博弈中的贝叶斯均衡 信号传递博弈的精炼贝叶斯均衡 单一价格二手车模型 就业市场信号博弈 信息不完全条件下的囚徒困境问题

不完全信息博弈： 不完全信息意味着至少有一个参与人有多个类型。不完全 信息博弈是指、至少有一参与人不知道其他参与人的支付 函数。比如说, 你想去买件衣服时, 你并不清楚衣服的最低 价, 你和某人谈恋爱, 但在结婚前, 双方都是展现最好的一 面, 双方都不是很了解对方的很多品质, 等等, 这样的例子 举不胜举。在古代, 人们已经开始用到不完全信息博弈了。 比如在《三国演义》中, 周瑜伪造假降书, 诱骗曹操杀了蔡 摺、张允二将。曹操遂派蔡中、蔡和两兄弟假装降周瑜, 企图夺取东吴情报。周瑜识破曹操的诡计, 将计就计, 对黄 盖施以苦肉计。这一博弈中, 曹操只知道自己的部下蔡中、 蔡和是假降, 但不知道周瑜的情报周瑜知道蔡中、蔡和是 假降, 但曹操不知道周瑜知道自己是假降, 曹操不知道周瑜 已经识别了自己的计划。也就是说曹操的信息对周瑜的信 息是不完全的, 但周瑜很清楚曹操计谋, 于是周瑜就将计就 计。这

篇一：频临灭绝珍稀动物

一、大熊猫

大熊猫（学名：Ailuropoda melanoleuca，英文名称：Giant panda），属于食肉目、大熊猫科的一种哺乳动物，体色为黑白两色，它有着圆圆的脸颊，大大的黑眼圈，胖嘟嘟的身体，标志性的内八字的行走方式，也有解剖刀般锋利的爪子。是世界上最可爱的动物之一。大熊猫已在地球上生存了至少800万年，被誉为“活化石”和“中国国宝”，世界自然基金会的形象大使，是世界生物多样性保护的旗舰物种。据第三次全国大熊猫野外种群调查，全世界野生大熊猫不足1600只，属于中国国家一级保护动物。截止2011年10月，全国圈养大熊猫数量为333只。大熊猫最初是吃肉的，经过进化，99%的食物都是竹子了，但牙齿和消化道还保持原样，仍然划分为食肉目。野外大熊猫的寿命为18～20岁，圈养状态下可以超过30岁。是中国特有种，现存的主要栖息地是中国四川、陕西和甘肃的山区。

二、北部白犀牛

北部白犀牛（英文名称：Sumatran rhinocerous），它们体积大，栖息地是刚果瓜兰巴国家公园，该国家公园拥有世界仅存的不足25只的北部白犀牛。白犀牛分北部和南部两个亚种，南部白犀牛主要生活在南部非洲的保护区内，而北部白犀牛现在只能在刚果（金）的

朴素贝叶斯分类

一、朴素贝叶斯分类方法描述

设样本集T有n个属性：A1,A2,....An，可能类别为m个：C1,C2,...,Cm，待分类样本为：

X?{x1,x2,...xn}，分别计算条件概率：P(Ci|X)?P(X|Ci)P(Ci)，（1）

P(X)则条件概率最大的P(Ci|X)对应的类Ci就是X的预测类。

在公式（1）中，计算等式左边的每个条件概率时，右边的分母相同，因此只需要计算分子，然后比较大小即可。其中P(Ci)?|Ci类|Ci类的样本数 ?（2）|T|训练集T中总的样本数另外，用朴素贝叶斯分类时还需假设各属性之间相互独立，此时：

P(X|Ci)?P(x1,x2,...,xn|Ci)?P(x1|Ci)P(x2|Ci)...P(xn|Ci)??P(xj|Ci)(3)

j?1n二、条件概率P(xj|Ci)的估计方法

1、 如果属性Aj为离散型随机变量，则条件概率

P(xj|Ci)?Ci类中属性Aj为xj的样本数Ci类的总样本数 （4）例1 表1是用于构造分类模型的训练集，包含14个样本和5个属性：

，它的取值有三个：Sunny（晴天）、Overcast（阴天）、Rain（下雨）； A1为Outlook（天气）

，它的取值有三个：Ho

通过提供图形化的方法来表示 和运算概率知识 ，贝 叶斯网络克服了基于规则 的 系统所具 有 的许多概念上和计算上的 困难 。贝 叶斯网络与统计技术相 结合 ，使得其在数据分析方面拥有了许多优点 ， 与规划挖掘 、决策树 、人工神 经网络 、密度估计 、分类 、回归 和聚类 等方法 相 比 ，贝 叶斯 网络 的优点 主要 体现在 ：

(1 )贝 叶斯 网络使 用 图形的方法描 述数据 间 的相互关系 ，语义 清晰 ，易 于理解 。 图形化 的知识 表示方法使得保持概率知识库的一致性和完整性变得容易 ，可以方便地针对条件的 改变进行网络模块的重新配置。

(2 )贝 叶斯网络易 于处理不完备数据集。对于传统标准的监督 学 习算法而言必 须知 道所有 可能的数据 输入 ， 如果缺少其中的 某一输入就会对建立的模型产生偏 差 ， 贝 叶斯网络的方法反映的是整 个数据 库 中数据间的概率关系模型 ， 缺少某 一数据变量仍 然 可以建立精 确 的模型 。

(3)贝 叶斯网络允许学习变量间的 因果关系 。在 以往 的数据分析中 ，一个问题 的 因果 关系在 干扰较多 时 ，系统就无法做 出精 确 的预测 。 而 这种 因果关系 已经包 含在 贝叶斯网络模型