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991.
992.
在带有广义优先关系(generalized precedence relations,简称GPRs)的工序网络中,发现了新的奇异现象.传统观念中,如果某工序的机动时间被消耗,则必然发生在以下两种情况中:1)该工序主动消耗自身机动时间;2)由于该工序的前继工序消耗各自的机动时间,导致该工序被动地消耗自身机动时间.然而新发现的奇异现象是,即使脱离上述两种情况,某工序的机动时间也会被消耗.该现象称为工序机动时间的隐性消耗,出现在带有GPRs的工程项目中.在GPRs网络的基础上,研究了该奇异现象的特性,分别针对工序的经典时差和隐性时差,提出了相应的机动时间隐性消耗的量化方法.对于带有GPRs的项目调度问题,工序机动时间隐性消耗的现象会弱化现有的基于机动时间的模型和优化算法,因此,为了进一步提高项目调度的效率和准确性,对该奇异现象的理论研究是不可或缺的. 相似文献
993.
针对带有决策者期望的混合型多属性决策问题,提出了一种基于前景理论和隶属度的决策分析方法。首先依据决策者对各个属性的期望,将具有清晰数、区间数和语义短语三种形式的决策矩阵转化成为前景决策矩阵。然后,根据各个方案与决策期望之间的广义加权欧氏距离,建立了可变模糊模式识别模型,并通过构造拉格朗日松弛函数,进行交叉迭代计算,得到各个方案的最优隶属度以及对应的属性权重,在此基础上,通过合成各个方案的累计前景值与隶属度,得到方案的综合前景值,并依据综合前景值的大小进行方案排序。最后通过一个原油管道路线优选实例,表明了该方法的可行性与有效性。 相似文献
994.
以2005-2011年上海证券交易所A股市场为研究对象,将个人和机构投资者情绪的影响进行对比研究以明确两种情绪在市场中扮演的角色。以往的相关研究大多关注两者的相互影响或其中一种对市场的影响,本文将两者同时考虑,并利用滚动回归方法从量化股票收益对投资者情绪变化的敏感度这一新视角深入到个股层面。研究表明:机构投资者情绪可以帮助预测个人投资者情绪,反之不成立;另外,机构投资者在市场上表现得更为理性,他们的情绪能够预测后市,而个人投资者情绪不具有预测性;进一步研究后发现,投资者关注度越高的股票,其收益对投资者情绪变化的敏感度越高,这种现象无论是在对个人还是对机构投资者情绪变化的敏感度上均表现出一致性。 相似文献
995.
研究多元市场间的相关性对构建市场投资组合进而有效规避风险具有重要现实意义。将股票、基金、国债、期货、货币、外汇和现货市场纳入统一框架,以2010年10月1日至2014年3月31日的HS300指数、上证基金指数、国债指数、燃油期货指数、Shibor隔夜拆借利率、欧元兑人民币中间价和原油商品指数为样本,在结合GJR和EVT对各自边缘分布进行估计的基础上,运用R-Vine copula、D-Vine copula和C-Vine copula 3种模型综合探讨中国不同金融市场之间的净相关关系,并详细分析所有两两市场间的非条件相关性及其在一个市场条件下的条件相关性。实证结果表明,中国金融市场间表现出厚尾相关性和非对称相关性特征,3种不同Vine-copula模型对中国金融市场的拟合效果没有显著差异;多数两两市场间具有较高的非条件相关性,通过逐一分析除两两市场外的第3个市场对其相关性的影响得知,二者在某些市场条件下的条件相关性仅为其非条件相关性的20%以下,因而选择对应市场构建三元投资组合可以避免仅在两个市场同向投资时其市场价格同时下跌的风险;熊市时要避免直接在非条件相关性及条件相关性较强的市场间同向投资,应通过选择非条件相关性较低的两个市场、条件相关性表现独立或较低的多个市场构建投资组合,从而规避不同市场价格同时下跌的风险。 相似文献
996.
997.
998.
针对标准契约理论在设计报酬契约时忽略了公平心理因素这一问题,本研究以行为契约理论为工具.设计了引入公平心理之后的最优报酬契约,并进一步分析了公平心理对激励效率的影响.理论分析表明:公平心理较弱时,最优报酬契约是团队相对主义契约,其中公平心理会导致公平租金和公平风险补偿两种激励效率损失;公平心理较弱时,最优报酬契约是团队平均主义契约,其中公平心理只会导致公平风险补偿一种激励效率损失.这些研究结论对企业设计报酬契约具有重要参考意义,比如企业应该对公平心理强弱不同的员工设计和提供不同结构形式的报酬契约. 相似文献
999.
金融市场典型事实下的风险价值计算及其检验 总被引:1,自引:0,他引:1
金融市场典型事实(Stylized facls)的不断涌现,至少表明了有效市场假说并非实际市场波动机制的完美表述.因此,建立在有效市场理论基础之上的主流市场风险(Market risk)测度技术也就无法准确刻画实际市场的波动和风险状况.本文首先提出了对市场风险测度最具价值的三类典型事实,并以上证综指和若干世界主要股市指数为例,探讨了典型事实波动特征下的风险价值(VaR)计算方法,并通过对不同模型假定下所计算的VaR进行规范的后验分析(Backtesting),实证对比了不同波动模型的适用范围和精确程度. 相似文献
1000.