考虑学习效应的可复用物流容器供应链的最优运作决策研究

本文研究了单个制造商通过可复用物流容器将产品送至单个零售商的闭环供应链,在可复用物流容器回收处理后得到的数量小于发出时数量的条件下,本文考虑可以通过工人操作过程中存在的学习效应来降低可复用物流容器的丢弃率。本文构建了两个模型：模型1未考虑维修中心工人操作过程中存在的学习效应,可复用容器的丢弃率为随机变量;模型2考虑维修中心工人在操作过程中存在学习效应,使得可复用物流容器的丢弃率不断降低。通过定量分析确定了最小联合库存总成本下的最优运行周期、货物配送次数以及可复用容器配送次数。结果表明,在任一供应链参与者不采取降本措施的情况下,仅考虑工人在操作过程中存在的学习效应就可以起到降低容器丢弃率、节约总成本的效果。此外,本文还分析了制造商可以支付给工人的最大维修费用,为企业的成本投入预算提供决策依据。     

基于遗传算法的概率准则组合证券模拟求解

针对概率准则意义下的组合证券投资模型,采用随机模拟技术和遗传算法相结合的思 想, 设计出求解算法, 并用Matlab 语言实现. 求解算法适用于证券收益率服从任意分布的情 况, 甚至不考虑证券收益率分布, 用实际数据进行模拟和优化. 实例证明, 该算法有很好的 收敛性及较高的计算效率.     

带有交易费用的证券投资最优策略

在假设证券价格服从几何布朗运动的基础上,运用随机最优控制理论,研究了在ｎ 个风险证券金融市场中带有交易费用的证券投资问题,建立了带有交易费用的证券投资最优控制问题的数学模型．首先,简述了文中所涉及的随机最优控制理论,给出了值函数、效用函数和粘性解的定义．然后,在粘性解的意义下,推导出了交易策略有限和交易策略无限两种情况下值函数所满足的偏微分方程,该偏微分方程是由变分不等式描述的自由边值问题．最后,给出了两种情况下基于最优控制问题值函数的证券投资最优策略．本文得到的结果可以用于投资基金管理、金融风险管理等实际工作中,提高决策的科学性     

以辽宁省为例实证研究技术效率

利用辽宁省14个城市13年的经济发展数据进行实际测算，可以得知：全省的平均技术效率并不高，社会的实际产出与理论的产出前沿面还有很大的距离，还有很大的上升空间。资源利用效率最高的区域是中部城市群，资源利用效率居中的区域是沿海经济带，资源利用效率最低的区域是辽西北地区。     

基于随机森林模型的分类数据缺失值插补

缺失数据是影响调查问卷数据质量的重要因素,对调查问卷中的缺失值进行插补可以显著提高调查数据的质量。调查问卷的数据类型多以分类型数据为主,数据挖掘技术中的分类算法是处理属性分类问题的常用方法,随机森林模型是众多分类算法中精度较高的方法之一。将随机森林模型引入调查问卷缺失数据的插补研究中,提出了基于随机森林模型的分类数据缺失值插补方法,并根据不同的缺失模式探讨了相应的插补步骤。通过与其它方法的实证模拟比较,表明随机森林插补法得到的插补值准确度更优、可信度更高。     

我国区域技术效率的随机前沿模型分析

文章从技术效率对经济增长影响的角度出发,利用随机前沿模型和平行数据测定了我国1997～2001年在各省区市的技术效率,并对其整体水平、变动趋势、区域差异及收敛性做了重要分析。其分析结果表明:我国技术效率整体水平不高,尽管这5年来有所提高,但增长幅度不大;区域间尤其是东、中、西三大地带间技术效率差异显著,但由于收敛性的存在使得这种差异正在逐步减小。     

基于随机占优的中国股指期货高频套利研究

高频套利交易以其风险较低、收益稳定的特点而受到投资者的青睐。随机占优因其无需对资产收益率的分布作任何前提假设的优点而被广泛用于资产比较。本文基于一个新的视角,利用随机占优方法对高频数据进行建模,分析投资者对不同股指期货的偏好,从而预测股指期货的高频套利机会和套利方向,进而构建出新的等权对冲高频套利策略。考虑到高频数据的特点,本文还对已有文献的随机占优检验方法进行改进,提出了插值网格非对称DD检验法。本文基于我国三大股指期货上市以来的1分钟高频数据进行实证分析,并利用8个指标来评价模拟交易的结果。实证结果显示,本文提出的基于随机占优的股指期货高频套利策略取得了非常好的投资表现,且插值网格非对称DD检验法显著优于已有文献的随机占优检验方法。实证结果还揭示了二阶占优比三阶占优更能体现投资者对股指期货的偏好,以及风险规避者比风险寻求者在股指期货套利交易中获利更多等市场规律。     

强正相依随机变量列的强大数定律和强收敛速度

利用强正相依（SPD）随机序列的一些矩不等式,得到了关于强正相依（SPD）随机序列的强大数定律和强收敛速度的一些新结果。     

随机需求下企业采购外包的风险与博弈分析

企业将具有随机需求的报童商品的订购管理外包给第三方物流公司(3PL),使3PL和企业共同分摊不确定风险,3PL在管理企业物流活动的同时成为企业风险的分担者.这种合作方式无疑会对企业和3PL的决策产生重要影响.本文结合现有文献关于3PL在企业管理的作用,从数学模型上刻画3PL管理报童产品订购对企业、3PL的决策和绩效的影响.通过模型求解,本文得到了3PL最优订购量、企业最优销售价格和最优的损失分担比例满足的条件,不仅如此,通过对比3PL管理订购和企业管理订购的数学模型,本文发现在一定的损失分担比例和委托费用的前提下,3PL管理订购能够给企业和3PL带来更多的收益,而且风险越大3PL管理订购的利益就越突出.     

基于EIS的杠杆随机波动率模型的极大似然估计

杠杆随机波动率(SV-L)模型在金融计量学文献中已经引起了广泛的关注,然而,它的参数估计一直是一个难点.本文基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了SV-L模型的极大似然(ML)估计方法.为了检验提出的EIS-ML方法的精确性以及小样本性质,构建了蒙特卡罗(MC)模拟实验.结果表明,EIS-ML方法是非常准确和有效的.最后,将EIS-ML方法应用于实际数据,选取上证和深证综合指数的日对数收益率数据为研究样本,利用SV-L模型对中国股市进行了实证分析.结果表明,中国股市具有很强的波动持续性,并且存在显著的杠杆效应.