基于改进语言评估标度的专家后验权重确定方法研究

针对大型复杂项目的高度不确定性,专家评价的模糊性和差异性等特点,本文给出了一种实用的语言评估新标度,并提出了不确定扩展语言信息的概念。利用改进的语言评估标度分别探讨确定语言信息、不确定语言信息及不确定扩展语言信息下的专家后验权重的确定方法,认为前两者均为后者的特殊表现形式。最后用型号项目风险评价实例证明了方法的科学有效性以及评价结果的合理性。     

1-9标度与ax标度的一致性临界值及其比较

分析了判断矩阵的冲突现象,给出了判断冲突的定义,指出判断矩阵的一致性检验应包括相容性检验和冲突检验.运用随机模拟方法,对1-9标度和ax标度的3-9各种阶数,随机产生1000个相应的矩阵,通过计算其平均误差,得出以上两种检验指标的临界值,并对其误差进行了比较.     

基于动态无标度网络的信息策略与羊群行为演化研究

传统的人工股票市场效率不高,对投资者的异质性假设缺乏经济学含义,更没有考虑市场中广泛存在的羊群行为的影响。本文以国外期权市场异质信息交易者模型为基础,结合互联网金融特点在传统人工股票市场中引入异质信息策略与动态无标度人际关系网络刻画的羊群行为构建出新的人工股市模型,进行投资者的信息策略与羊群行为演化研究,对比分析不同机制的引入所带来的影响,揭示动态关系网络环境下信息策略演化结果。研究发现：一方面,信息策略演化机制的引入加快了市场均衡速率并提高了市场效率,同时也大大降低了投资者财富水平并拉大了财富差距;信息策略与羊群行为的演化并不会导致投资者完全向内幕信息交易者聚集,高、低信息档次投资者明显居多且其他信息档次投资者仍然存在。另一方面,动态关系网络下羊群行为的引入增强了投资者的被传染程度,并进一步缩小了财富差距且显著提高了内幕信息的扩散质量与效率。所以,互联网关系网络环境下高、低信息档次投资者占据相对优势,但其他信息档次投资者并不会被挤出市场;监管部门在努力寻求高市场效率的同时,也应在投资者财富与社会总财富等方面进行适当权衡。     

金融市场的标度理论

传统的金融理论假定证券资产的价格变化服从正态分布或者对数正态分布 ,并且经常是在一个固定的时间标度内讨论价格变化的概率密度函数 .近来的研究表明 ,证券资产的价格变化的尾巴比正态分布“胖”,为了刻划这种胖尾分布 ,研究不同时间标度概率密度函数之间的相似性 ,科学家们用 Lévy稳定分布来描述价格的变化 ,但发现尾巴又太胖 ,因此又引入了截尾Lévy稳定分布 ,它克服了 Lévy稳定分布的弱点 .价格变化多标度行为的发现是金融市场标度理论的一个最新的具有重要意义的进展 .本文对这些最新进展进行了评述 .     

多维标度法（MDS）的改进及其在国际市场中的应用

多维标度法是一种新的市场研究技术。本文首先总结了多维标度法的基本原理、优点和缺点，从数据收集和分析计算两方面作了改进，从而提高了计算效率、减少了计算量、扩大了应用范围。本文最后给出了改进的多维标度法在国际市场研究中的两个应用实例。     

一种简明的群体决策AHP模型及新的标度方法

本文建立了一种简明实用的群体决策AHP模型,并依据一致性原理,导出了一种新的标度方法。     

基于整数标度系统的AHP改进研究

本文提出了一种仅应用整数标度系统AHP标度体系,并在实际应用中对AHP的计算方法进行简化,以克服传统AHP在实用性、灵活性、普遍性等方面的不足.与传统的AHP相比,基于整数标度系统的AHP更符合人们处理定性问题的思路和习惯.     

基于MF-DFA的中国股票市场多标度特性及成因分析

运用MF-DFA方法,对中国沪深两市股指收益时间序列的研究发现,股票市场存在明显的多标度特征。进一步对其多标度成因进行分析,通过对不同收益时间序列的多标度强度进行比较,发现股票市场的多标度特征是由两个因素共同作用的,其中收益序列的波动相关性起主导作用,是形成多标度特征的主要原因。     

金融资产收益非对称性的多标度分形测度及其在VaR计算中的应用

通过提炼多标度分形分析过程中所产生的对描述金融资产收益非对称特征有益的统计信息,提出了一种新的资产收益非对称测度--多标度分形非对称测度(Multifractal asymmetry measurement)Δf,并以沪深300指数长达7年左右的5分钟高频数据为实证样本,通过两种不同的VaR后验分析(Backtesting analysis)方法,实证对比了Δf测度和传统的偏度系数(Coefficient of skewness)测度在市场风险计算准确性方面的差异。实证结果表明:基于Δf测度的市场风险计算模型的VaR计算精度优于基于偏度系数测度的对应模型,Δf测度具有较偏度系数测度更为优异的对金融资产收益非对称特征的刻画能力。     

银行间网络的无标度特征

利用网络模型研究银行系统性风险是最近的一个研究热点． 而无法获得银行间的敏感数据,使得研究很难有所突破． 本文提出了一种新的分析银行间网络特征的方法． 首先,本文检验了银行间网络节点强度(银行间贷款和银行间借款) 的分布规律． 此外,本文研究发现银行间网络的节点强度和节点度存在幂函数关系． 进而,推导出节点度的分布规律,并证明了当节点强度服从幂律分布时,节点度也服从幂律分布． 本文对中国银行间网络进行了分析,研究发现中国的银行间网络呈现出无标度网络特征,而且与其他几个国家相比,中国的银行间网络标度参数最小、集中度最高．     

基于语言评价信息的快速集结方法研究

针对具有语言评价信息的多指标群决策问题,研究了基于二元语义的快速集结方法。把各决策者的语言评价信息转化为二元语义矩阵;依据各决策者的判断偏好,提出方案属性权重求解的规划模型;通过集结和比较各决策者偏好和总体偏好的差异,提出决策者权重确定模型;定义决策者判断一致度及决策者偏差的查找算法,快速辨别偏差较大的决策者并对其提供偏好调整建议;文后例子将其应用于某危险品的救险应急方案的选择。     

基于复杂网络和语言信息的交互式大规模群体评价方法

针对现有基于语言信息的交互式群体评价方法大多仅适用于中小规模群体的情况,提出一种新的基于复杂网络和语言信息的交互式大规模群体评价方法。首先,将评价者视为网络节点,并依据节点之间的距离构建复杂网络;其次,设计节点紧密度和子群紧密度,并确定节点权重和子群权重;再次,定义群体稳定性指标和群体满意度指标,并以此来判断交互终止和确定阶段权重;最后,在节点密度算子和节点加权算子的基础上,分别对单轮群体意见和多轮评价结果进行集结。文末通过一个实际例子验证了所提方法的有效性与合理性。实例分析表明,该方法能够较为全面、准确地集结交互式大规模群体评价意见,且其结果的满意度亦较为理想。     

基于犹豫模糊语言信息的前景决策方法

本文首先回顾了模糊信息下前景理论研究的现状,发现犹豫模糊语言这一决策中常见的信息表达形式在前景理论框架中的研究被忽略,同时犹豫模糊环境下的前景决策方法具有一定的应用背景;基于此,本文考虑到决策者在实际决策过程中惯用的信息表达以及面对收益和损失时不同的风险态度,试图在犹豫模糊语言环境下构造新的前景理论决策框架,建立基于犹豫模糊语言信息的前景决策方法,并给出具体的决策步骤;最后通过算例分析展示了该方法的实际应用过程,并与犹豫模糊语言环境下的期望效用决策结果进行对比,说明了该方法更符合实际决策情景。     

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,提出了一种基于D-S理论的新决策方法。该方法首先对多个决策者给出不完全的语言评价信息进行分析,得到不同属性下各焦元的基本概率分配函数值,然后通过Dempster-Shafer合成法则对其值进行合成,计算决策方案的信度函数和似真函数值,并据此对所有决策方案进行排序。最后,通过一个算例验证该方法的可行性和有效性。     

群决策中基于语言信息处理的一种理想点法

针对具有自然语言评价信息的多指标群决策问题,提出了一种基于语言信息处理的理想点法。该方法是采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子对自然语言符号进行处理和运算,通过计算每个方案与正负理想点间的距离,最终确定最优方案,使该方案最贴近正理想点和最远离负理想点。最后给出了一个算例。     

基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型

设计专家权重和属性指标权重的计算模型已成为近年来备受关注的两个重要研究课题。针对评价信息为概率语义信任函数的社会网络群决策问题,提出一种基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型。首先,构建基于信任关系的概率语义决策空间,探究专家之间的信任传递模型,通过专家之间信任关系计算专家的权重;其次,引入概率语义信任函数的熵和相似度概念,并运用三角函数设计概率语义信任函数信息熵和相似度的衡量方法;最后,构建基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型,进而得到合理可靠的决策结果,同时将提出的社会网络群决策模型用于电动汽车供应商的选择实例,对比分析实验验证了模型的合理性和有效性。     

基于离差的区间二元语义多属性群决策方法

针对具有多粒度区间语言评价信息的多属性群决策问题,提出一种基于区间二元语义信息处理和离差最大化的群决策方法。该方法首先针对由基本语言评价集表示的区间二元语义信息,采用了多粒度区间语言评价信息一致化的方法;然后对属性权重信息完全未知的情形建立基于离差最大化的目标规划模型,得到一个求解属性权重的公式,从而获得相应的属性权重;再利用区间二元语义的集结算子对评价信息进行加权集成,通过区间二元语义信息的可能度公式对集成结果进行排序和择优;最后由实例分析说明该方法的有效性和可行性。     

不完全确定信息的群体语言指派问题的求解方法

针对决策者权重和准则权重为不完全确定信息且评价语言值确定或位于二个标准语言值之间甚至缺失的多准则指派问题,提出了一种求解方法。首先利用证据推理算法计算得到各候选人完成各任务的优劣程度属于各个语言评价等级的信任度,并据此利用二元语义的Δ函数及其函数Δ-1将其集成为群体在所有准则下的综合评价矩阵,然后结合决策者权重和准则权重的不完全确定信息等构建非线性混合整数规则模型,并利用粒子群算法与匈牙利算法联合进行求解。最后实例说明该方法的可行性和有效性。     

一种新的基于双前沿面的交叉效率方法及其应用

本文将双前沿面效率评价的思想引入到传统交叉效率模型中，同时，针对双前沿面交叉效率方法中仁慈型和激进型交叉效率策略无法抉择，以及这两种交叉效率策略的应用范围有限的不足，提出了一种新的基于双前沿面的交叉效率方法。该方法的基本思想是选取一个理想决策单元和负理想决策单元，使用被评价决策单元的权重来计算理想决策单元和负理想决策单元的效率，并使被评价决策单元的效率尽可能接近理想解的效率，同时，尽可能远离负理想解的效率。根据该思想，分别在乐观前沿面和悲观前沿面下求解交叉效率值并进行集结，避免了由于前沿面的选择不同导致的差异以及决策者对仁慈型和激进型交叉效率策略进行抉择的困难。最后，将本文方法与现有方法进行对比分析，并将本文方法应用于我国东部地区10个省(直辖市)的创新效率评价中，以验证方法的有效性。