阿Q精神病态的医学人类学分析

本文从鲁学界历来有所讳忌的生理角度对阿Q进行医学人类学分析 ,认为其性格上、精神上的病态有部分生理因素。并认为 ,对这一因素的揭示 ,非但不会贬低人物的美学意义 ,反之对我们加深理解阿Q的典型性特征及鲁迅创作心理的深广性有一定的价值。     

供需不确定条件下基于CVaR的零售商库存鲁棒优化模型

在经典报童模型下考虑供应和需求不确定性,研究了具有风险厌恶的零售商库存优化问题。采用条件风险值（CVaR）对库存绩效进行度量,构建了基于CVaR的零售商库存运作模型;在此基础上,考虑上游供应商供货能力和下游市场需求不确定性,并采用一系列未知概率的离散情景进行描述,给出了供需不确定条件下基于CVaR的零售商库存鲁棒优化模型。进一步,采用区间不确定集对未知情景概率进行建模,给出了基于最大最小准则的鲁棒对应模型。针对同时考虑供需不确定性导致的模型非凸性,采用标准对偶理论将其转化为易于求解的数学规划问题。最后,通过数值计算分析了不同风险厌恶程度和不确定性程度对零售商库存决策以及库存绩效的影响。结果表明,供需不确定性的存在虽然会导致零售商库存绩效损失,但损失值较小。特别地,依据文中模型得到的鲁棒库存策略在多数情况下能够保证零售商获得更优的库存绩效。此外,不确定性和风险厌恶程度的增加虽然会影响零售商库存决策和运作绩效,但在同等风险厌恶态度下,随着不确定性程度的增加,基于文中方法得到的鲁棒库存策略仍能确保零售商获得理想的库存绩效,表明文中所建模型在应对供需不确定性方面具有良好的鲁棒性。     

基于EaR的上市商业银行财务风险评价研究

商业银行在我国经济发展和转型中起着重要作用,近年来随着经济增速放缓、利率市场化和同业竞争加剧的影响,商业银行面临的财务风险也不断加大。为了科学合理地评价商业银行的财务风险,本文从在险价值(VaR)的概念出发引入了在险值的财务风险评价方法对上市商业银行的在险盈余和在险现金流进行测度,实证结果表明目前商业银行总体具有良好的盈利水平,但部分商业银行存在现金流风险。     

BT项目合同风险分担研究

合理的风险分担有利于促进BT项目双方的合作,保证BT项目的顺利实施.首先,探讨了Shapley值是否可应用在BT项目共担风险分担中,结论为合适.其次,遵循风险分担的基本原则,将影响BT项目风险分担的五个因素:风险成因、承担风险能力、参与项目程度及收益、控制风险能力及经济地位与修正的Shapley值进行结合,构建了BT项目风险分担模型,以期在BT发起人和主办人之间进行合理的风险分担.最后,运用构建的风险分担模型分析了某围海造陆BT项目的合同风险,并与合同风险分担结果进行了比较,得出的结论是合同风险分担基本合理,但不可抗力风险可适当让BT主办人承担工程损失风险,通货膨胀引起的材料价格上涨风险,应加大BT主办人承担比例.     

易腐品的VMI&TPL模式改进与收益分配研究

本文研究了电子商务环境下的易腐品VMI&TPL模式改进问题并建立了收益分配模型,综合考虑了物流服务水平对需求的影响。研究表明VMI&TPL的实施能有效提升供应链的整体效率。但在实施后的分散决策中,第三方物流存在降低服务水平以提升自身利润的动机,不利于整体供应链的提升;而在集中决策下,虽然供应链整体利润达到最大化,但第三方物流及供应商承担了过多的风险,若不进行合理的收益分配则会导致联盟瓦解。针对集中决策下的联盟风险问题,本文使用考虑综合因子的改进Shapley值方法对联盟成员进行收益再分配,以使联盟状态稳定。数例表明,VMI&TPL模式与收益分配机制的结合能有效提升易腐品供应链的整体竞争力,并使联盟状态稳定,实现共赢。     

减排约束下中国天然气供需安全评价:2006-2014年

为准确把握中国天然气供需安全状态,以2006-2014年的数据为样本,在模糊隶属度函数量化指标值的基础上,运用层次分析法(AHP)和熵值法确定指标权重,基于线性加权和函数计算均方根进行综合评价。结果表明:(1)中国天然气供需安全指数呈现"N形"波动,2006-2007年天然气供需安全指数上升。2007-2013年天然气供需安全指数年均下降1.7979。2013年以来天然气供需安全指数开始回升,天然气供需安全压力有所缓解。(2)天然气供应安全指数从2006年的17.5914下降到2013年的0.1556,峰谷差17.4359。天然气需求安全指数呈现"W形"波动。天然气市场安全指数相对稳定,2013年以来略有上升,天然气市场风险逐年下降。(3)天然气供需安全很大程度上取决于天然气供应是否安全。因此,建议从确保天然气稳定供应、提高天然气使用效率和降低市场风险方面采取措施,维护天然气供需安全。     

基于变步长梯形算法GM(1,1)模型背景值的优化

文章从GM(1,1)建模机理及背景值形成过程出发,分析出对于具有明显指数规律的一次累加生成序列,GM(1,1)有时会出现预测误差较大的情况,并得出背景值的构造方法是造成这种误差的重要原因之一.利用拉格朗日插值函数和变步长梯形算法对背景值进行优化,通过对变步长梯形算法中步长大小的变化,形成了一种新的背景值构造方法,可使由背景值构成的误差降低.     

时间序列新息异常值稳健诊断新方法

文章分析了已有研究提出的时间序列新息异常值诊断法的不稳健性,并从以下两点对其进行稳健改进：一是构建稳健ARMA模型,确保基于该模型得到的残差不受异常值干扰;二是采用无偏Shamos估计量作为残差标准差σ的稳健估计量。通过以上改进,得到了新息异常值稳健诊断统计量。在模拟样本量分别为50、100、200、500,污染率分别为1%、5%、10%时比较传统诊断法与稳健诊断法的诊断效果,结果发现：传统诊断法受异常值干扰较大,在每种样本量下,随着污染率增加,诊断正确率急速下降,特别是在高污染率（10%）下,已基本无诊断力,而稳健诊断法不受异常值干扰,正确率均为100%。随后将稳健诊断法应用于金融时间序列异常值诊断,诊断结果与实际情况相吻合。