对马尔可夫测度的研究

给出了马尔可夫测度定义，讨论了马尔可夫测度的一部分性质     

供大于求状态下企业人力资源规划决策模型

本文分析了解决人力资源供大于求各种措施特点。基于成本最小化,提出企业人力资源供大于求状态下的人力资源整数线性规划决策模型,最后通过算例对模型进行验证。     

基于贝叶斯神经网络的非参数回归

提高神经网络模型推广能力的关键是控制模型的复杂度。该文探索了贝叶斯神经网络的非参数回归的建模方法,通过融入模型参数的先验知识,在给定数据样本及模型假设下进行后验概率的贝叶斯推理,使用马尔可夫链蒙特卡罗算法来优化模型控制参数,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的控制,获得了模型参数的后验分布及预测分布。在5个含噪二维函数回归问题上的应用显示了模型的复杂度能根据数据的复杂度而自适应调整,并给出了较好的预测结果。     

基于马尔可夫链的产品市场保有量预测模型

售后服务机构为了准确地准备库存,都需要预测产品的市场保有量。基于马尔可夫链建立的状态概率矩阵模型,与抽样调查、时间序列法、回归分析法等方法相比,更能准确预测市场产品保有量。与传统产品相比较,更新换代速度快的电子产品,要预测其市场保有量,更需要利用状态概率矩阵模型。     

TOT项目融资模式的价格决策模型

系统分析了利用TOT模式进行转移定价的影响因素,从双方经济效益最大化的角度出发,建立了不同目标下的转移定价决策模型,确定了实现双赢的价格水平,为TOT项目转移价格的确定和决策提供了理论依据。     

嵌入性视角下的企业集成创新模式与动态决策模型研究

文章在总结现有文献的基础上,从嵌入性视角,分析了企业集成创新的特征,提出了集成创新模式;同时对三种集成创新模式进行比较分析,并在此基础上建立了企业集成创新模式动态决策模型。     

中国省区城市化水平的马尔可夫预测

首先将中国省区的城市化水平划分为四种状态,并建立一个吸收的Markov随机过程,描述中国省区城市化水平状态的变化规律;其次,利用Markov预测模型,对省区城市化水平的变动趋势进行预测;最后,通过吸收Markov链的基本矩阵,对各种"非吸收状态"进入"吸收状态"(高度城市化水平状态)所需的时间进行预测,并对其进行分析.     

基于资源的企业战略联盟形成研究

企业战略联盟（ESA）是企业预防、分散、降低战略风险，提高竞争力，获取竞争优势的重要机制。作者基于资源观（RBV），建立了战略联盟的形成动因模型，得到战略联盟形成的两个基本条件：利用系统结构对联盟组织进行了结构描述，以熵作为系统组织有序度的度量尺度，在交易费用约束的条件下，建立了联盟组织动态调整的随机Markov序贯决策模型。研究结果表明，企业战略联盟结构将可能会演化成稳定性依次递减的强强联盟（SSA）、强弱联盟（SWA）、弱弱联盟（WWA）这样三种基本模式。     

金融工程中资产收益的连续时间模型评述

总结了在过去30年中金融资产收益连续时间模型的发展及主要成果,讨论了迄今连续时间模型参数估计的主要方法,其中特别讨论了MCMC方法;最后指出了现在和未来该领域研究所面临的主要课题。     

基于MCMC稳态模拟的贝叶斯经验费率厘定信用模型

B黨lmann-Straub model is one of the most famous applications of the Bayesian method for the experience rate making.However,by the traditional B黨lmann-Straub model one cannot get the unbiased posterior estimation of the parameters when there is not sufficient prior information for the structural parameters;What's more,the difficult of computing high dimension numeration limits the application of Bayesian method.This paper introduces the Markov chain Monte Carlo simulaton method based on the Gibbs sampling after analyzing the structure of the B黨lmann-Straub model and sets up the Bayesian credibility model for estimating the predictive risk premium.Also by using the results of the numeration analysis,this paper proves that from this model one can get the posterior distributions of the parameters dynamically and the posterior estimation of the censoring parameters in the situation that exists unknown parameters,as well as improve the precision of the numeration,which can be helpful to find the heterogeneity of the premium.