基于非参数ACE变换的贝叶斯非线性协整检验

针对线性以及非线性协整检验存在模型参数过多、小样本条件下检验功效偏低的问题,提出基于非参数ACE变换的贝叶斯非线性协整VAR模型,运用ACE算法进行变量变换,结合参数的完全条件分布设计Gibbs抽样方案,进行贝叶斯非线性协整检验,并利用Monte Carlo 仿真研究了贝叶斯非线性协整方法的检验势,发现贝叶斯非线性协整...     

基于非参数 ACE变换的贝叶斯非线性协整检验

针对线性以及非线性协整检验存在模型参数过多、小样本条件下检验功效偏低的问题,提出基于非参数 ACE变换的贝叶斯非线性协整 VAR模型, 运用 ACE算法进行变量变换, 结合参数的完全条件分布设计 Gibbs抽样方案, 进行贝叶斯非线性协整检验, 并利用 MonteCarlo仿真研究了贝叶斯非线性协整方法的检验势, 发现贝叶斯非线性协整比经典 Johansen法具有更高更稳健的检验势;同时, 对中国城市和农村居民消费价格指数序列进行实证分析.研究结果表明:贝叶斯非线性协整方法解决了模型中参数过多、小样本条件下检验功效偏低的问题,提高了估计的精确度和检验的准确性     

复杂决策问题形式化方法研究

在对决策问题复杂性原因研究的基础上,为复杂决策问题形式化下了准确的定义,并提 出复杂决策问题形式化方法的逻辑框架. 该框架由3 部分组成,即复杂决策问题表示层、复杂 决策问题结构化层和定量分析模型综合层. 针对各层次所要解决的关键问题,进行了深入 探讨.     

非线性协整建模研究及沪深股市实证分析

讨论了线性协整和非线性协整的涵义,指出在非线性系统中,非线性协整可以更好地刻画多个时间序列之间的均衡关系.提出了利用小波神经网络逼近非线性协整函数的方法,并给出了训练小波神经网络的变尺度算法.最后利用上海和深圳股指数据进行了实证研究,通过与BP神经网络的比较,证实了小波神经网络在非线性协整建模中的有效性,并说明沪深股市之间存在着非线性协整关系.     

同质时鲜产品捆绑销售的最优策略

由于时鲜产品具有十分显著的时效性,为了更快地将时鲜产品销售出去,很多零售商采用了捆绑销售的方式.研究了同质时鲜产品捆绑销售的最优策略问题,对同质时鲜产品捆绑销售的最优价格、最优临界时间以及最优数量决策问题进行了描述,并利用随机效用理论建立了MNL模型.获得了同质时鲜产品捆绑销售单变量决策的最优价格、最优临界时间和最优数量,以及相应的最大利润.进而研究了同质时鲜产品捆绑销售的双变量组合决策问题,并给出了最优双变量组合决策和条件.最后,给出了一个算例,并分析了捆绑销售中价格、数量与时间之间的关系.     

语言多属性决策的目标规划模型

研究了只有部分属性权重信息、属性值以语言变量或不确定语言变量形式给出且决策者对方案有偏好信息的语言多属性决策问题.给出了语言变量和不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,定义了语言变量的偏离度概念.在属性值以1)语言变量和2)不确定语言变量,这两种形式给出的情形下,分别建立了一个基于偏离度的目标规划模型,并通过求解这两种模型分别获得相应的属性权重.然后对于情形1),利用语言加权平均(LWA)算子,对语言决策信息进行加权集成,继而对方案进行排序和择优;对于情形2),利用不确定语言加权平均(ULWA)算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优.最后进行了实例分析.     

含整变量多目标决策基于目标期望水平的交互式方法

本文针对含整变量多目标决策问题提出了一种基于目标期望水平的交互式决策方法。该 决策人的交互要求，通过决策人修正目标期望水平实现决策的交互过程；在交互过程中尽量少地球解整数规划问题，而更多地求解其松驰规划问题，从而使得该方法直观、有效，实用。文中定义了若干概念，证明了若干定理，描述了交互决策的过程，并用示例作了说明。     

单产品物流网络系统的联合决策模型

考虑全球制造环境下单产品在多个供应商和多个用户之间的联合物流决策问题,包括供应商指定的生产任务、生产批量、供应商和用户之间的年运输量和订货批量.联合决策过程可以看作是两层决策,其中第一层是供应商指定的生产任务和生产批量的联合决策(APLS),第二层是运输和订货批量的联合决策(TOQ).因此,提出了基于两层分解的启发式算法来求解这样的联合决策模型(JDM).结合实际例子对模型和算法进行了仿真分析,结果证明了基于两层分解的启发式算法的有效性.     

线性二层决策问题的期望收益模型及算法

下层反应不唯一时 ,如何确定二层线性决策问题最优策略为一非确定型决策问题 .对此类问题 ,本文通过引入领导者对追随者合作程度的期望系数 ,提出期望收益模型 .利用双罚函数把该问题转换为一单层次优化问题 ,并提出一种求解问题的全局优化算法 .应用此模型分析二层线性问题可知 :对存在不确定性反应的二层决策问题 ,下层追随者与上层领导者的合作态度是领导者确定其最优策略的关键 ;对下层追随者而言 ,某些情况下 ,采取与领导者部分合作的态度对其自身收益的提高是合理的     

基于方案偏好信息的灰色关联度决策模型

针对带有方案偏好信息的多指标决策问题,利用灰色关联度知识进行了研究.在定义四级标度法的基础上,给出方案偏好信息的客观值,并提出了基于灰色关联度、方案偏好信息值和客观信息熵的灰色关联度决策模型.利用非线性规划中的极值原理确定各指标权重的情况下,对决策模型进行求解和应用.应用结果表明该模型科学合理、易于实施.该法多属性决策问题提供了一种简单实用的可靠方法.