测试实数编码遗传算法的困难度

分析了遗传算法困难度测试在遗传算法研究中的重要意义. 鉴于当前这方面的研究集 中于二进制编码遗传算法,对实数编码遗传算法的困难度测试进行了分析. 探讨了实数编码遗 传算法困难度分析的适应值与距离相关系数测试法与基于随机游走模型的相关函数测试法, 提出了最佳一阶函数逼近测试法,做了大量实验,并根据实证分析结果对三种方法进行了比较 与评价.     

基于宏观因素的远期汇率风险溢价期限结构

本文主要考察宏观因素对远期汇率风险溢价期限结构的影响,并探讨远期汇率风险溢价的期限结构特征.基于美日基准利率差和CPI同比指数的差值,利用随机折现方法,建立了远期汇率风险溢价的宏观理论模型,进一步将宏观模型推广到整个期限,建立风险溢价关于期限的函数.实证部分利用GMM方法估计风险溢价宏观模型的参数.并进一步利用风险溢价的VAR模型,考察了宏观因素对不同到期期限风险溢价的影响和不同到期限风险溢价之间的相互关系,发现风险溢价绝对值的均值随期限的增大而增大,但两国基准利差和CPI同比指数差值仅对风险溢价的期限结构短端的影响较大,说明期限较短的远期汇率风险溢价受两国货币政策的影响较大.     

在Excel中应用随机函数模拟多服务台单队列排队系统

计算机模拟是研究排队论问题的一个重要手段,可以选择的软件有很多,本文提出了一种基于Excel的简便方法。选用Excel中的随机函数,配合以自然对数函数,以两服务台单队列为例,模拟排队系统。     

偏正态随机波动模型及其实证检验

首先构建了有杠杆效应的随机波动模型(SV-L),证明了其波动随机项的条件分布为两个偏正态分布,由此称该模型为偏正态随机波动模型(SV-SN).接下来讨论了SV-SN模型的经济含义以及对应随机波动项的统计特征.最后利用沪深两市的指数收益数据对模型进行了实证研究,其结论为:相对于一般的SV模型,SV-SN模型的拟合效果更好;新息具有减弱后期波动之效应;与理论预期一致,单位负新息比单位正新息引致的波动要大.     

生存分析与股指涨跌的概率推断

通过研究上证指数连涨连跌的收益率,发现其服从伽玛分布,并且可得出股指涨跌的条件概率,以及极值时的情况,进一步研究了成交量的影响,从而说明了技术分析特别是价量分析为何在实际中仍然被广泛运用.可认为随机游动假说是一种粗糙的近似,本研究也有助于加深对市场有效性理论的认识.     

基于随机微分对策的纵向合作方告模型

本文利用随机微分对策理论研究了供应链中的纵向合作广告问题,建立了一个随机微分对策模型。运用汉密尔顿-雅可比-贝尔曼方程分别求得了Stackelberg博弈和合作博弈下均衡的全国性广告投入、地方性广告投入、制造商商誉的期望值、方差和商誉的概率分布函数以及Stackelberg博弈下均衡的广告分担比例。并对此两种博弈进行了比较。结果发现,合作博弈下制造商和零售商的广告投入分别高于Stackelberg博弈下的广告投入,而且在一定条件下,合作博弈下供应链的总利润高于Stackelberg博弈下的总利润。同时,合作博弈下制造商的商誉期望值高于Stackelberg博弈下的期望值,但其方差也高于Stackelberg博弈下商誉的方差。而且研究发现在一定条件下制造商具有一致渐进稳定的商誉概率分布函数。最后,运用效用理论对系统增量利润进行了划分。     

融资约束、不确定性与上市公司投资效率

本文以异质性随机前沿模型为基础．定量测算了中国上市公司在融资约束情况下的投资效率。结果表明：（1）融资约束的存在使得中国上市公司的投资支出比最优水平低了约20-30％,平均投资效率仅为72％。（2）在上市公司的三种主要融资方式中,现金流量的增加不但能缓解融资约束,还能降低后续融资的不确定性;而股权融资和债务虽然能够有效缓解融资约束,但前者无法降低融资不确定性．而后者会显著加剧融资不确定性。（3）大规模公司和东部地区上市公司面临的融资约束和融资不确定性较低．而小规模公司和西部地区上市公司的融资约束有逐渐加剧的倾向。     

信息不对称下价格随机的应急数量折扣契约研究

以市场需求和市场价格随机波动的二级供应链为研究对象,寻找其在信息不对称条件下绩效优化的路径。通过显示原理分别构建生产成本和销售成本信息不对称时应急供应链的数量折扣契约模型,得到最优订货量与最佳批发价策略。通过具体的算例加以验证,分析了信息不对称程度对供应链上成员及整个供应链绩效的影响。研究结果表明：当突发事件造成市场价格随机波动和市场需求变化时,供应链上的跟随者能从隐瞒私人信息中获利。但当市场需求增大时,整个供应链绩效受损,反之则反是。这与以往研究在市场需求随机、市场价格固定和信息不对称条件下的结论迥异。     

资产负债管理多阶段模型及应用

本文根据我国实际情况,考虑未来各种经济因素的不确定性,建立了资产负债管理问题多阶段随机优化模型.对基金公司的多阶段资产配置问题、个人财务计划问题、银行资产负债管理问题以及养老金问题进行研究,针对每一个具体问题对目标函数和约束条件进行了调整和改进.对未来不确定的经济因素采用向量自回归方法进行预测,得到了最优资产配置,使得与负债选择和投资者财富相联系的资产投资决策通过多期随机规划达到最优.     

公共政策评估与随机控制实验——基于“规模化”视角的经验启示与中国实践

科学有效的公共政策评估方法对于提升政府决策水平、推进治理体系与治理能力现代化至关重要。本文认为,相较于“准实验”方法,随机控制实验因其评估主体的多样性、实验设计的随机性、评估政策的广泛性、评估政策的实时性、评估数据的创造性而在公共政策评估领域独具优势。尽管随机控制实验用于公共政策评估面临着最初小规模实验干预效果在规模扩大后未必有效的可推广性问题,但从“规模化（scalability）”视角出发,通过增进政府主导下的评估主体多元化、提高评估对象代表性、提高评估情境代表性、提高评估成本效益,能够有效增强政策评估结论的可推广性。就我国的公共政策评估实践而言,将独具中国特色的“试点”经验与随机控制实验方法相融合是提高我国政策试点评估科学性的有效途径;“试点”中充分融入随机控制实验的“随机化”思想、提高试点对象选择的代表性、根据试点过程不同阶段采取不同的试点地区选择策略、基于行为科学视角提高试点评估的成本效益,将显著提升我国公共政策评估的科学性与有效性,从而为我国未来公共政策制定与政策决策提供适合中国国情的合理依据。