基于 AＲT 及多风险规避的交通网络均衡模型

随着对交通系统不确定性认识的深入,以绝对理性为基础的“期望效用理论”在风险环境下的路径选择分析中显示出局限性,而“预期后悔理论”则为之提供了新的分析思路． 将预期后悔理论应用到风险环境下的路径选择分析中,将出行者一致风险规避的假设扩展到多风险规避,建立了基于后悔理论及多风险规避出行特征的交通网络随机用户均衡变分不等式模型,并给出了求解算法． 通过算例分析发现,后悔心理对出行者的路径选择并不总是显著的． 在非风险环境及极端风险环境中,后悔心理对出行者的路径选择影响是微弱的,但是当环境处于极端风险与非风险之间时,后悔心理对出行者路径选择有着较为显著的影响．     

考虑评标专家后悔与失望行为的多属性逆向拍卖

针对不同知识背景、不同利益主体的评标专家对多属性指标认知程度的差异性以及定性指标的模糊性问题,提出了一种将后悔理论、失望理论与区间犹豫模糊和云模型相结合的多属性逆向拍卖决策方法。首先,定义群体决策一致性的区间犹豫模糊度,确定多属性指标权重,避免评标专家之间的对立情绪。其次,构建了考虑评标专家后悔与失望规避行为的云模型决策方法,并分析后悔规避系数与失望规避系数对中标结果的影响。最后,通过算例分析验证本文方法的可行性和有效性。本文的研究结果可为不同风险偏好下的招标企业提供中标决策参考。     

基于后悔理论的属性趋同效应机理研究

情境效应的机理研究揭示了情境效应是一个多因素驱动的过程,属性趋同效应作为一种新发现的情境效应形式,其内在机理需要进一步探索。研究从情绪角度揭示了预期后悔对属性趋同效应影响的内在机理,揭示了属性同异对消费者预期后悔的显著影响,验证了属性趋同产品的数量对消费者选择属性趋异产品的预期后悔存在着显著的影响,并且验证了感知风险和信息处理模式在该过程中的调节作用。     

家庭对不确定性的主观预期与家庭资产配置——基于CHFS微观数据的Tobit实证分析

基于微观层面研究了家庭主观预期对家庭房产、风险资产和无风险资产配置比例的影响机制，并导出三者间的直接联动关系.应用中国家庭金融调查(CHFS)数据和联立Tobit模型估计分析发现，家庭预期利率上升会同时增加无风险资产和风险资产的配置，但减少房产配置；预期风险资产收益下降会减少风险资产配置；预期房价上升会增加房产投资但减少风险资产配置.风险偏好型家庭会加大风险资产配置，且减少房产配置；而风险规避型家庭相反.3类资产配置比例之间存在直接的“挤出效应”,且表现出明显的非对称性：房产和无风险资产对风险资产的“挤出效应”强于各自反向的“挤出效应”,而无风险资产对房产的“挤出效应”在经济意义上强于反向的“挤出效应”.主观预期与风险偏好变量会通过资产配置间的直接影响渠道进一步影响家庭各类资产的配置比例.本研究揭示了中国家庭追求更安全的无风险资产和更高收益的房产投资，且弱化风险资产配置的普遍投资模式，这对政府预期管理与宏观调控、财富管理多投资渠道推荐和家庭合理主观预期形成等具有实际意义.     

购后时间对降价导致后悔情绪影响的探讨——基于产品类型的视角

降价促销导致的后悔情绪会随着购后时间间隔的不同而出现差异。该文从自责和心理折旧两个影响后悔的主要因素出发,结合产品类型理论,对购后时间间隔对降价引致的后悔情绪的影响机制进行了深入探讨。研究结果表明,相同降价幅度下,购后时间间隔对消费者因降价导致的后悔情绪有显著负向影响。在这种影响路径中,自责具有中介作用。此外,对于功能型产品,心理折旧在购后时间间隔对降价引致的后悔情绪的影响也具有中介作用。     

基于累积前景理论的随机网络用户均衡模型

出行者行为假设对交通网络用户均衡建模具有重要影响,更符合人们的真实决策行为的累积前景理论,为随机交通网络中的路径选择行为研究提供了新的分析框架.基于累积前景理论,将出行者的路径选择决策与网络的随机性相结合,建立了随机网络用户均衡的等价变分不等式模型;提出了求解模型的算法,通过简单的算例对模型和算法的合理性进行验证.通过...     

消费者选择中后悔和不确定性的作用研究

研究当消费者对产品绩效的期望不确定性时,后悔如何影响消费选择的动态变化.数学分析和实验结果表明,当消费者观察或体验到的各个产品选项的表现与原先的期望相吻合,风险厌恶型消费者倾向于提高对初始期望绩效不确定性较高的产品的购买意愿,而风险喜好型消费者倾向于降低对该产品的购买意愿.另外,期望绩效水平的不确定性对消费选择的影响会随消费者经验值的增加而减小.研究成果弥补了现有期望差异理论对解释消费行为动态变化的不足.因此,为了更加全面地理解在多选项选择问题中后悔对消费选择的动态影响,管理者需要考虑备选产品在期望绩效水平不确定性上的差异、相关消费市场的顾客风险偏好构成、消费者的购买经验等特征.     

考虑决策者后悔规避的风险投资项目选择方法

在风险投资项目选择过程中,决策者通常是有限理性的,会尽量避免选择可能会令其感到后悔的风险投资项目,而在涉及多个行业的风险投资项目选择过程中如何考虑决策者后悔规避的心理行为因素,这方面的研究特别需要关注。本文提出了一种涉及多个行业的考虑决策者后悔规避的风险投资项目选择方法。在该方法中,首先计算各风险投资项目在不同市场状态下的项目价值;然后,计算各组合市场状态发生的概率;进一步地,构建后悔函数刻画决策者后悔的心理感知,并通过计算不同行业的各风险投资项目的综合效用值得到风险投资项目的排序结果。最后,通过一个算例说明了本文提出方法的可行性与有效性。     

考虑均值-方差风险量化的VMI供应链协调模型

针对众多企业风险规避的特性，构建了产出不确定环境下的供应链最优投入决策模型，并采用均值-方差模型来量化决策者的风险规避态度，讨论了风险规避的集成供应链和风险规避的VMI供应商在不同风险承受能力下的最优投入决策.研究表明，最优投入决策与其风险承受能力密切相关，且在给定风险承受能力下，决策者具有两种投入量备选方案.当选择低投入量所需承担的缺货损失低于选择高投入量所需承担的库存积压损失时，决策者将选择较低的投入量；否则，决策者将选择较高的投入量.本文进一步引入两种不同类型的契约来协调VMI供应链：成本共担-批发价折扣联合契约和期权契约.研究表明，这两种契约在一定条件下均能够协调VMI供应链，但这两种契约实现供应链帕累托改进的效果受到决策者风险承受能力的影响.     

城镇居民预防性储蓄动机的异质性及强度研究

在具有不确定出行时间的交通网络中,假设出行者的参考点是异质的,服从某一连续分布函数,且风险偏好参数是依赖于参考点的,建立了一个基于累积前景理论的多用户网路均衡模型。研究表明,不同类的用户对风险的反应是不一样的,具有高参考点和低参考点的出行者均倾向于选择风险高的路径以期获得较高的感知价值,而具有中等参考点的出行者则倾向于选择风险较低的路径。此外,对两种交通管理措施进行了敏感性分析,结果表明,道路拓宽对于提高整个社会的感知价值是一个有效的方法,但其边际效益是递减的。然而,就风险管理而言,不同类的用户表现出不同的喜好。一般来说,具有低参考点的出行者能够从这一方法中受益,而具有高参考点的出行者则会失去潜在的风险收益。     

考虑消费者预期后悔的价格歧视策略研究

基于行为的价格歧视（BPD）受到越来越多的关注,企业为了更好地服务于各细分市场,需要更细致的考虑消费者事前估值的不确定性,以及因此出现的消费者预期后悔。本文在双寡头垄断市场中建立模型,探讨消费者预期后悔对企业动态价格竞争和利润的影响。研究结果表明,消费者预期后悔会对自身购买决策产生显著影响;当高值实现概率相对较低,高低值差异大且切换后悔的厌恶较小或者重复后悔的厌恶较大时,企业奖励重复购买的客户,否则奖励切换者;预期后悔对企业的利润既可以有正面的影响也可以有负面的影响。     

基于后悔理论的混合型多属性案例决策方法

本文针对决策者的后悔规避行为对案例决策的影响,提出了一种基于后悔理论的混合型多属性案例决策方法。首先,针对案例属性的相似度测算,将案例属性的范围拓展到定性数据、清晰数、区间数、语言变量和区间直觉模糊数五种类型;然后,在案例原有效用基础上考虑决策者的后悔-欣喜值来测算各案例的感知效用;进一步,通过案例相似度对感知效用加权求和得到备选方案的综合感知效用,并依据综合感知效用大小对备选方案进行排序;最后通过一个实例,验证了上述方法的可行性和有效性。     

The Effect of Changes in Risk Attitude on Strategic Behavior

We study families of normal‐form games with fixed preferences over pure action profiles but varied preferences over lotteries. That is, we subject players' utilities to monotone but nonlinear transformations and examine changes in the rationalizable set and set of equilibria. Among our results: The rationalizable set always grows under concave transformations (risk aversion) and shrinks under convex transformations (risk love). The rationalizable set reaches an upper bound under extreme risk aversion, and lower bound under risk love, and both of these bounds are characterized by elimination processes. For generic two‐player games, under extreme risk love or aversion, all Nash equilibria are close to pure and the limiting set of equilibria can be described using preferences over pure action profiles.     

基于后悔理论和DEMATEL的语言型多属性决策方法

针对目前语言型多属性决策方法大多基于期望效用理论且不考虑指标间影响关系的不足，提出了一种将后悔理论和决策试验与评价试验法相结合的语言型多属性决策方法。首先，依据后悔理论的思想，定义了语言后悔-欣喜函数，给出了方案感知效用值的计算公式；然后，利用决策试验与评价试验法分析指标间的影响关系，给出了基于语言DEMATEL的指标权重确定方法，再通过指标总容量最大优化模型给出了基于注水原理的指标权重确定方法，并在此基础上求解方案的综合感知效用值，据此对方案进行排序择优；最后，通过两个应用实例来验证所提方法的可行性和有效性。实例结果表明，由于该方法同时考虑了决策者的心理行为和指标间的影响关系，因此可使决策结果更加贴近现实且更为可靠。     

考虑后悔规避的灰色群体偏离靶心度决策方法

针对指标值、指标权重以及状态概率均为区间灰数的风险型多指标群决策问题，考虑决策者的后悔规避的心理行为，提出基于后悔理论和区间灰数信息的群体偏离靶心度决策方法。该方法将后悔理论融入到群决策过程中，建立了各决策者的综合灰色感知效用矩阵，由此定义了群体灰色正负靶心以及灰色群体偏离靶心度；以灰色群体偏离靶心度综合值最大化为目标、同时结合极大熵原理构建优化模型并解出最优专家权重向量，利用灰色群体偏离靶心度大小对方案进行排序；最后，通过具体算例验证了该方法的有效性和实用性。     

Peer Effects in Risk Aversion

We estimate peer effects in risk attitudes in a sample of high school students. Relative risk aversion is elicited from surveys administered at school. Identification of peer effects is based on parents not being able to choose the class within the school of their choice, and on the use of instrumental variables conditional on school‐grade fixed effects. We find a significant and quantitatively large impact of peers’ risk attitudes on a male individual's coefficient of risk aversion. Specifically, a one standard deviation increase in the group's coefficient of risk aversion increases an individual's risk aversion by 43%. Our findings shed light on the origin and stability of risk attitudes and, more generally, on the determinants of economic preferences.     

零售商长期后悔规避的供应链网络动态均衡

本文研究了基于时变随机需求的供应链网络动态均衡。由于需求的不确定性和季节性,网络中的零售商会考虑缺货后悔和存货后悔的负效用,基于长期后悔规避效用做出最优决策。利用变分不等式,刻画了网络中制造商层、考虑长期后悔规避效用的零售商层和需求市场层的均衡决策行为。通过数值算例,基于三种长期后悔情形分析了零售商长期后悔规避行为对其均衡订购量、利润、后悔值的影响。研究结果表明,零售商的长期后悔规避程度在不断增加、保持不变,不断减少这三种情况下,对其均衡订购量、利润、后悔值的影响不同。研究结论将指导供应链网络中企业,基于长期后悔规避制定最优决策。     

Route vs. Segment: An Experiment on Real‐Time Travel Information in Congestible Networks

We report the results of an experimental study of route choice in congestible networks with a common origin and common destination. In one condition, in each round of play network users independently committed themselves at the origin to a three‐segment route; in the other condition, they chose route segments sequentially at each network junction upon receiving en route information. At the end of each round, players received ex‐post complete information about the distribution of the route choices. Although the complexity of the network defies analysis by common users, traffic patterns in both conditions converged rapidly to the equilibrium solution. We account for the observed results by a Markov adaptive learning model postulating regret minimization and inertia. We find that subjects' learning behavior was similar across conditions, except that they exhibited more inertia in the condition with en route information.