农户借款的供求约束及解除

我国的农村金融改革一直是政府导向的,包括现在进行的农村信用社改革。农村金融改革应充分考虑到农村经济主体对资金的需求特征,只有这样,才不致于出现供给缺位和需求得不到满足的情况。因此,研究我国农村中最大的经济主体———农户与正规金融机构之间的借款行为,通过对借贷双     

存在战略购买需求的定价、供给、机制选择和配给研究

本文研究存在战略购买需求的易逝资产销售策略问题。垄断厂商基于利润最大化目标确定易逝资产定价、供给、机制选择和配给策略,战略消费者通过锚定预期价格安排战略购买时机。不同于通常基于效用理论研究定价的思路,本文首先基于锚定效应和跨期价格均衡思想探寻不同战略等待购买规模的市场预期需求曲线和动静态定价区域;其次在众多预期需求曲线中寻找市场有效定价前沿（即有效预期需求曲线）;再次在利润曲面上找出与有效定价前沿对应的容量扩展线（即最大利润曲线）;最后沿容量扩展线和有效定价前沿搜寻最大期望利润及相应策略。研究表明,消费者保留价异质和需求不确定性是动态定价和战略购买存在的根本原因;市场在不同战略等待购买规模状态拥有不同预期需求曲线,最大战略等待购买规模状态预期需求曲线是市场有效定价前沿。动静态定价机制各有其所适用的容量和价格空间,消费者保留价水平和战略消费者规模决定动态定价空间大小,随机需求分布差异只影响动态定价空间形状（即影响需求弹性）。在跨期价格均衡区域内,提价和扩容都会加剧消费者战略购买程度,供给越大定价往往越低。战略购买不仅会降低厂商供给、定价和利润水平,改变不同类型消费者之间高低价购买机会,甚至还可能影响定价机制选择和配给策略。压缩过度供给和虚高价格空间可降低战略购买导致的利润损失。本文研究结果可为考虑消费者行为的需求价格理论研究和运营管理实践提供参考。     

多主体参与的绿色技术创新系统均衡及稳定性

构建由政府、企业和消费者组成的绿色技术创新系统演化博弈模型,分析了不同情形下参与主体策略选择对系统均衡策略影响的演化过程,并借助系统动力学实验方法进行了实验模拟论证。研究发现：（1）在绿色技术创新演化博弈系统所有可能的均衡策略中,只存在三个稳定的均衡策略,其中,绿色产品消费的经济收益和绿色技术创新品牌收益是驱动博弈系统向不同稳定均衡策略演进的重要动力。（2）企业绿色技术创新品牌收益和消费者绿色产品消费的经济收益是影响博弈演化系统最终向不同稳定均衡策略演进的主要因素。（3）在均衡状态（1,1,1）和均衡状态（1,0,0）下,通过促进消费者采取购买绿色产品策略对绿色技术创新系统的影响更为显著;在均衡状态（1,1,0）下,促进消费者采取购买绿色产品策略对绿色技术创新系统的影响更为显著,而提高市场规制强度和企业绿色技术创新意愿的影响效果较为微弱。     

产品质量差异与需求不确定双因素下的双渠道供应链分销策略选择

在考虑产品质量差异与需求不确定双因素影响的基础上,通过构建垂直Nash定价与库存联合博弈模型,研究当线上与线下双渠道销售特定异质产品时,供应链成员如何根据不同的产品类型选择最优分销策略以实现双渠道供应链的共赢。研究结果表明:对于质量差异化低且需求不确定性低的产品类型,供应链成员的共赢分销策略是在线下渠道销售低质量产品并在线上渠道销售高质量产品;对于质量差异化低且需求不确定性高的产品类型,共赢分销策略是在线下销售高质量产品并在线上销售低质量产品;当制造商采用“做坏品”质量差异化策略时,产品类型和分销策略之间的最佳匹配依然保持稳健。     

军机备件需求量修正的粗糙集方法

本文针对不可量化因素对军机备件需求量的影响,提出了基于粗糙集的备件需求量的修正方法。考虑不可量化因素存在多值性的问题,将不可分辨关系下的经典粗糙集方法拓展成相容关系下的扩展粗糙集方法,通过相容关系下的近似空间获取决策规则,再由决策规则得到修正系数。最后以轮胎类器材为例,说明了修正系数的获取过程。     

基于反向物流的商品定价和退货政策研究

综述了基于反向物流的商品定价和退货政策的最新研究成果。在此基础上,通过建立模型,对基于反向物流的商品定价策略和退货政策进行了进一步的研究,并求出了商品的最优价格和最优退货价格。基于模型,对管理提出了一些建议。最后指出了将来可能的研究方向。     

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.     

A delay-in-payment contract for Pareto improvement of a supply chain with stochastic demand

We consider a supply chain consisting of a single supplier and a single retailer with stochastic customer demand, which is operated over an infinite horizon. We propose a delay-in-payment contract to coordinate the supply chain. With this contract, the supplier allows the retailer to pay partial order cost at the ordering epoch, and to pay the remaining portion after a permissible number of periods. The system is formulated as a stochastic dynamic programming problem. It is shown that there exists a base-stock policy to be optimal. Compared with the traditional wholesale-price contract, the delay-in-payment contract with appropriate parameters can achieve a Pareto improvement (i.e., the performances of both the supplier and the retailer using the delay-in-payment contract are better than those using the wholesale-price contract). Numerical studies are performed to investigate both the effectiveness of the Pareto improvement, and the impact of the major parameters of the delay-in-payment contract on the system performance.     

阶梯电价背景下基于贝叶斯分析的用电需求模型

阶梯电价不仅引导居民合理、节约用电,而且减少了用户之间的电价交叉补贴,但在实际应用中存在多种不确定因素,如居民用电需求变动以及各档电量的确定范围等。针对居民用电需求变动,本文提出了基于贝叶斯估计方法的阶梯电价用电需求模型。首先提出基于阶梯电价的需求函数;其次对阶梯电价用电需求函数进行贝叶斯分析,分别从统计模型、似然函数、后验分布以及加速收敛四个方面分析;最后,对1250个用户的用电数据进行估计,将影响因素带入模型得出各用户的用电需求,确定了贝叶斯估计对用电需求模型构建的适用性。     

Agent‐Based Recovery Model for Seismic Resilience Evaluation of Electrified Communities

In this article, an agent‐based framework to quantify the seismic resilience of an electric power supply system (EPSS) and the community it serves is presented. Within the framework, the loss and restoration of the EPSS power generation and delivery capacity and of the power demand from the served community are used to assess the electric power deficit during the damage absorption and recovery processes. Damage to the components of the EPSS and of the community‐built environment is evaluated using the seismic fragility functions. The restoration of the community electric power demand is evaluated using the seismic recovery functions. However, the postearthquake EPSS recovery process is modeled using an agent‐based model with two agents, the EPSS Operator and the Community Administrator. The resilience of the EPSS–community system is quantified using direct, EPSS‐related, societal, and community‐related indicators. Parametric studies are carried out to quantify the influence of different seismic hazard scenarios, agent characteristics, and power dispatch strategies on the EPSS–community seismic resilience. The use of the agent‐based modeling framework enabled a rational formulation of the postearthquake recovery phase and highlighted the interaction between the EPSS and the community in the recovery process not quantified in resilience models developed to date. Furthermore, it shows that the resilience of different community sectors can be enhanced by different power dispatch strategies. The proposed agent‐based EPSS–community system resilience quantification framework can be used to develop better community and infrastructure system risk governance policies.