一类退化情形的线性规划问题的求解方法研究

为了克服运用法则求解退化情形的线性规划模型时收敛速度较慢、过程较为复杂和计算量较大等问题,本文充分利用线性规划模型本身的特点,将退化情形的线性规划模型转化为非退化线性规划模型,再运用变换轴心来确定进基变量和离基变量,从而达到收敛速度较快、过程较为简单和计算量较小的目的。     

半参数计量经济联立模型的变窗宽估计理论

联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起重要作用.文章将半参数单方程计量经济模型的局部线性估计方法与传统联立方程计量经济模型的工具变量估计方法相结合, 在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下, 提出了半参数联立方程计量经济模型的局部线性工具变量变窗宽估计方法, 并利用极限理论研究了估计的大样本性质.结果表明:参数分量的估计具有一致性和渐近正态性且收敛速度为n-1/2;非参数分量估计在内点处具有一致性和渐近正态性, 其收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度.     

非参数计量经济联立模型的变窗宽估计理论

联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起重要作用. 文章将非参 数回归模型的局部线性估计方法与传统联立方程模型估计方法相结合,在随机设计(模型中所 有变量为随机变量) 下,提出了非参数计量经济联立模型的局部线性工具变量变窗宽估计并利 用概率论中大数定理和中心极限定理等在内点处研究了它的大样本性质,证明了它的一致性 和渐近正态性,它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度     

非参数计量经济联立模型的局部线性广义矩估计

联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起重要作用。本文在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下,提出了非参数计量经济联立模型的局部线性广义矩估计并利用概率论中大数定理和中心极限定理在内点处研究了它的大样本性质,证明了它的一致性和渐近正态性。它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度。     

限制性卖空的均值-半绝对偏差投资组合模型及其旋转算法研究

本文提出了限制性卖空的均值-半绝对偏差投资组合模型,通过变量替换将该模型转变为一般线性规划问题,从而运用线性规划的旋转算法进行求解。最后,文章以一个具体的算例验证了该算法的有效性,并证明将限制性卖空引入到投资组合中,有助于增强市场效率,降低市场风险。     

研发团队绩效转换过程的定性模拟研究

本文分析了团队绩效的各类影响因素,将其分为结构变量、过程变量和状态变量三类。结构变量决定了群体的潜在绩效,过程变量和状态变量则影响着团队绩效在运行过程中发生的增量和减量。本文运用定性推理技术,建立了研发团队绩效转换过程的定性模拟模型,并提供了模拟结果。     

结合 SUＲ 与因子效应原则的多响应质量设计

针对多响应的质量设计问题，本文结合似不相关回归(seemingly unrelated regression， SUＲ) 模型与因子效应原则提出了一种新的建模与优化方法． 该方法不仅结合 SUＲ 模型与因子效应原则筛选出各响应模型的显著性变量，而且运用多变量过程能力指数衡量了过程能力满足规格要求程度的水平． 此外，该方法还通过贝叶斯抽样技术考虑了模型参数不确定性和预测响应值波动对优化结果的影响． 首先，在 SUＲ 模型中针对每个变量设置了一个二元变量指示器以考虑因子效应原则，通过所构建的混合二元变量指示器修正了过程响应和试验因子之间的函数关系; 其次，通过计算混合二元变量指示器和模型结构的后验概率以识别显著性变量，从而确定最佳的模型结构; 然后，在此基础上结合贝叶斯抽样技术构建了一种新的多变量过程能力指数，并通过最大化所构建的多变量过程能力指数获得了最佳的参数设计值; 最后，实际案例研究表明: 本文所提方法不仅能够有效地筛选出多响应过程的显著性变量，而且能够获得最佳的参数设计值．     

基于随机演化博弈的企业研发操纵多重监管路径研究

围绕高新技术企业申报中存在的研发操纵现象,构建了地方政府、申报企业和中介机构的三方随机演化博弈模型,借鉴It随机微分方程理论分析了博弈主体行为稳定性的条件,并运用计算机仿真,分析了各关键变量对博弈主体策略选择的方向性及程度性影响。研究表明,不同变量对主体策略选择的影响存在差异性,从影响主体策略选择的变化程度、改变主体策略选择的收敛速度、主体策略选择变化更具稳定性三种不同的监管路径出发,给出了相关变量调整的优先级及调控方向,为上级主管部门对研发操纵行为进行有效监管提供思路借鉴。     

基于非参数回归的遗漏变量检验

基于非参数回归提出了同时适用于横截面和时间序列数据的遗漏变量检验统计量.与现有文献相比,该统计量不仅避免了模型设定偏误问题,而且具有更高的局部检验功效,能够识别出速度更快的收敛到原假设的局部备择假设.该文选择单一带宽估计条件联合期望和条件边际期望,允许二者的非参数估计误差共同决定统计量的渐近分布,不仅改善了统计量的有限样本性质,而且避免了选择多个带宽和计算多个偏差项产生的繁杂工作.蒙特卡洛模拟结果表明该统计量具有良好的有限样本性质以及比Ait-Sahalia等更高的检验功效.实证分析采用该统计量捕获了F统计量无法识别的产出缺口与通胀之间关系,验证了非线性“产出一通胀”型菲利普斯曲线在中国的适用性.     

一种基于Hopfield模型的流水作业排序方法

根据Hopfield模型求解优化问题的原理,提出了一种用于求解流水作业排序问题的算法。计算和比较结果表明,这种算法在收敛速度和计算准确性方面可获得较好的结果。     

模糊矩阵对策问题及求解方法

本文将对策值视为模糊变量,改进了模糊矩阵对策问题的提法：对于该问题建立了各局中人的含模糊变量和模糊系数的线性规划模型,并 模糊数间的偏序关系提出了相应的求解方法。     

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.     

基于汇率回报厚尾性的外汇期权组合非线性VaR模型

为了克服多元厚尾分布情形下的非线性VaR数值计算的困难.本文将重要抽样技术发展到多元t-分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型中,通过对市场变量回报分布进行概率测度的指数变化,在相应区域产生更多的样本,使得该情形下不再是稀有事件Monte Carlo模拟,从而减少Monte Carlo模拟计算工作量,更精确地估计出组合的损失概率.数值结果表明该算法比常用Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差.     

多代新技术的最优投资策略和扩散研究——一种实物期权方法

本文通过将新技术的出现描述为泊松过程,在未来多代新技术和投资成本随新技术出现不断下降的情形下,通过新技术采纳的累积概率分布函数,研究企业最优的技术投资策略以及新技术的扩散过程。在分析未来两代新技术的情形时,对比净现值(NPV)法则下得到的企业最优投资策略,由于NPV法忽视了企业推迟投资的期权价值,企业在NPV方法下只能得到次优的决策。数字释例显示出企业的技术采纳行为如何受到创新速度、折现率、投资成本及其下降幅度的影响。进一步在无穷代新技术的情形下,得到了企业最迟投资时间的计算方法。本文模型可以用来预测现实中企业的投资策略,并为实证分析新技术的采纳和扩散过程提供了理论支持。     

具有模糊系数的两层线性规划

研究具有模糊系数的两层线性规划问题. 分别对模糊系数的隶属函数为单调和非单调两种情形, 给出将其转为具有确定系数的两层线性规划求解的方法, 并给出数值例     

证券组合优化Konno—Suzuki模型的一个新的线性规划近似模型

Ｋｏｎｎｏ－Ｓｕｚｕｋｉ模型是证券组合优化的新进展。在Ｈ．Ｋｏｎｎｏ和Ｋ．Ｓｕｚｕｋｉ的论文中提出了Ｋｏｎｎｏ－Ｓｕｚｕｋｉ模型的一个线性规划近似模型，用以求解大规模证券组合优化问题。本文提出了与该近似模型等价的一个新的线性规划近似模型，初步比较，显示新模型更便于计算。     

基于SEM的B2C电子商务信任评价模型及算法

消费者信任对B2C型电子商务的成功起着非常重要的作用。本文通过结构方程模型(SEM)原理构建了消费者网上信任度指数评估模型,在单位结构变量的约束下,考虑误差方差。推导了应用偏最小二乘(PLS)估计算法的模型最佳迭代初值,提高了计算速度,说明了算法的收敛性。由此模型可以分析评价指标体系的各结构变量之间、结构变量与观测变量之间的相关关系；文中进一步给出了电子商务信任度指数计算公式,从而可以更有效地分析消费者网上交易的信任度,以便采取有效措施促进电子商务的发展。     

基于Excel的线型规划求解模型

本文以一个实例讲述了如何利用熟知的Excel办公软件来解决企业决策过程中经常遇到的线性规划问题,希望通过介绍线性规划求解模型的创建过程来提高科学决策的信息化水平。     

基于零膨胀分位数两部模型的银行贷款违约预测研究

贷款信用风险评估是银行风控的重要内容。贷款逾期天数作为常见的风险度量指标,具有典型的零膨胀特征。对于零膨胀数据,传统的线性回归不再适用,两部模型是常用的代表方法。考虑到贷款数据具有偏态分布特征,本文构建了一个分位数两部模型—logit-quantile模型。该模型由Logistic回归和分位数回归构成,为了进行风险因素的选择,在模型的两个回归中添加了Lasso惩罚。为了求解模型,本文采用了坐标下降法和线性规划法相结合的迭代算法。模拟分析显示,对比逐步法和常用的logit-linear两部模型,新模型表现出了最好的变量选择效果,尤其在零膨胀比例为80%及高维情形时,该模型的表现仍然最优。最后对某银行的贷款数据实证分析显示,新模型具有更精简的结构,采用交叉验证技术进行预测显示新模型的预测和分类表现最好。     

基于有限合作机制的群决策熵模型研究

研究一类具有合作机制的群决策问题。提出两阈值的合作函数对决策人之间的合作关系进行模糊分类,采用模糊测度方法度量决策人和决策人集的权力指数,建立合作群决策的非线性规划熵模型集结权力指数,并基于极大熵的最优化原理求解该模型。利用Choquet模糊积分计算备选方案的综合评价值,并对备选方案排序选择最优方案。最后通过算例分析并验证合作群决策模型和运用模糊积分方法求解模型的合理性、有效性。