基于MA S 的群决策支持系统研究

群决策支持系统(GDSS) 与传统的决策支持系统(DSS) 在体系结构和工作方式上有着较 大的差异. 在网络环境中, 组织的决策需要一种开放的GDSS 体系结构和协作的工作方式. 本 文提出一种基于MA S 的GDSS 体系结构, 以及在这种体系结构下的协同决策的模型. 在此基 础上开发了一个GDSS 的原型系统, 并对今后的研究方向进行了展望.     

政府主管部门与市政公用企业的博弈分析

市政公用设施具有公共性、福利性、外部性、垄断性、超余性和秩序性的经济学特征. 政府 主管部门与市政公用企业间存在着委托代理关系. 模型分析的结论证明了: 计划经济体制下市 政公用企业享受的“先用后算、多用多补”的补贴政策是导致激励弱化、成本失控、政府负担加 重的根本原因; 改革初期的“补贴包干”政策在调动企业积极性、减轻政府负担方面取得了一定 的成效, 但是这种做法仅局限于对企业的放权让利, 还存在很多缺陷; 建立现代企业制度及政 府主管部门与市政公用企业间的委托代理关系, 完善激励机制, 可以最大限度地     

基于价值管理的6 I’s 管理模式: 形成与结构

围绕价值管理,分析了基于职能管理的管理知识体系存在的问题,即忽视创新;对企业效用的存在假设越来越偏离实际,从而导致对企业组织中激励的认识偏差,甚至出现目的与手段的倒置;对信息的假设和运用有误;缺乏系统与综合,忽视整合的作用.在此基础上,提出了以价值管理为核心概念建立管理知识体系的观点,并建立了相应的6I's管理模式的框架,分析了有关要素的内涵.     

我国客户关系管理研究的紧迫性和方向分析

客户关系管理(CRM ) 是当前的研究热点. 由于国内企业发展的特殊轨迹, 在此方面的研 究和应用明显落后于国外. 针对这种情况, 本文在分析客户关系管理的内涵及其意义的基础 上, 详细阐述了中国加强这一领域研究与应用的重要性和紧迫性, 并探索了国内研究的具体 方向.     

基于多智能体的复杂信息系统开发方法研究

提出一种将组织学与多智能主体技术相结合建造复杂信息系统的开发方法. 该方法的基 本思想是首先将复杂信息系统看成一个多主体组织, 依据组织学原理分析多主体系统组织特 性, 建立多主体组织模型, 从而形成多主体系统宏观结构和功能需求的严格规范; 其次, 根据现 有技术和可用资源确定承担各类组织职能的多个主体, 由此确定了各主体的职责和粒度; 然 后, 依据组织模型, 采用信念2愿望2意图(BD I) 结构设计各类主体的概念模型, 为系统的机上实 现建立清晰的可操作的开发模式; 最后, 将所设计的概念模型在协同工作平台(MBO S) 上编程 实现, 快速获得复杂信息系统的原型系     

V aR 之下厚尾分布的最优资产组合的收敛性

主要研究在V aR 风险度量之下, 收益具有厚尾性质的资产的投资组合问题. 证明了基于 尾部分布二阶展开的最优投资组合收敛于基于尾部分布一阶展开的最优投资组合. 因此, 对于 V aR 风险度量之下的最优投资组合问题, 如果要求的风险承受水平充分低, 则只需要利用尾 部分布的一阶展开代替厚尾部分布进行近似计算, 就可以达到满意的精度, 从而不需要进行复 杂的高阶运算.     

虚企业与ERP 软件关系研究

简述国内外ERP 的发展过程, 提出虚企业的概念, 指出它与ERP 软件系统的关系, 揭示 ERP 软件中的模型与BPR 之间的内在联系, 探讨其结构的演变过程, 分析引入该概念的意义 和对信息系统研究的影响, 如独立于现有企业实体的企业理论模型的研究, 优化的企业流程、 企业构架的建立; 传统信息系统开发方式的改变, 不应仿照原企业的构架建立企业管理信息系 统; 企业管理信息系统实施方式的改变, 强调理论模型对信息化的企业管理及其实体结构的影 响; 最后指出虚企业发展的过程为软科学的研究提供了一条思路.     

Detection of multiple undocumented change-points using adaptive Lasso

The problem of detecting multiple undocumented change-points in a historical temperature sequence with simple linear trend is formulated by a linear model. We apply adaptive least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) to estimate the number and locations of change-points. Model selection criteria are used to choose the Lasso smoothing parameter. As adaptive Lasso may overestimate the number of change-points, we perform post-selection on change-points detected by adaptive Lasso using multivariate t simultaneous confidence intervals. Our method is demonstrated on the annual temperature data (year: 1902–2000) from Tuscaloosa, Alabama.     

On the Properties of the Likelihood Function of Spanos' Conditional t Heteroskedastic Model

This article investigates the properties of the likelihood function of Spanos’ conditional t heteroskedastic model (Spanos, 1994 Spanos , A. ( 1994 ). On modeling heteroskedasticity: The student's t and elliptical linear regression models . Econometric Theor. 10 : 286 – 315 .[Crossref], [Web of Science ®] , [Google Scholar]) On modeling heteroskedasticity: the student's t and elliptical linear regression models. It is shown that estimability of the degrees of freedom of t distribution and the block-diagonality of the information matrix of the joint likelihood function with respect to conditional mean parameters and remaining parameters hold for the model. The joint maximum likelihood estimator and its inference based on the t-statistic and χ²-statistic are examined in finite samples by simulation when the degrees of freedom is known and unknown.     

Moment-Implied Densities: Properties and Applications

Suppose one uses a parametric density function based on the first four (conditional) moments to model risk. There are quite a few densities to choose from and depending on which is selected, one implicitly assumes very different tail behavior and very different feasible skewness/kurtosis combinations. Surprisingly, there is no systematic analysis of the tradeoff one faces. It is the purpose of the article to address this. We focus on the tail behavior and the range of skewness and kurtosis as these are key for common applications such as risk management.