一类非线性时滞微分方程的振动性

讨论了非线性时滞微分方程Ｈ（ｔ，ｘ（ｔ），ｘ（ｔ—ｒ）＋ｆ（ｔ，ｘ（ｔ—τ））—ｇ（ｘ（ｔ—σ））＝０的振动性，推广了有关文献的部分结果．     

连续时延神经网络的Hopf分岔现象研究

讨论了带连续时延神经网络的Hopf分岔现象。对于强核和弱核的情况,利用平均时延作为分岔参数,证明了模型经历了Hopf分岔过程。在带弱核的神经网络模型中,得到了分岔周期解稳定性准则。给出了一些数值例子,通过计算机仿真验证了所得结论的正确性。     

具有变系数的可分离变量系统的稳定性

通过构造李雅普诺夫函数研究了一类系数可以是无界的具有变系数的可分离变量系统的稳定性,以及带时滞系统的稳定性.并获得了一些简单的判据。     

延迟支付条件下易逝品的最优订货决策研究

本文在考虑延期支付的情况下构建了二级供应链关于易逝品的最优订货决策模型,其中供应链由单个供应商和多个面临资金约束的零售商组成。在不允许缺货的情况下,供应商为零售商提供延迟支付来缓解零售商的资金压力,同时零售商对产品的定价将随易逝品的价值变质而变化。本文利用遗传算法对模型进行了算例分析,同时对模型中的相关参数进行了敏感性分析。结果表明,延迟支付能够提高供应链总利润并降低风险,从而有利于供应链整体效益的提高。在延期支付条件下,供应链各成员获得的收益增量存在较大差距,其中供应商能够获得更多收益。最后,通过敏感性分析,我们还发现产量及易逝品保质期的变动会对供应链整体利润产生不同程度的影响。     

模糊环境下考虑缺货和延期支付的Stackelberg均衡策略

在具有价格弹性需求的两层供应链系统中,考虑到价格弹性指数的模糊性和供应链延期支付策略,建立了含缺货的制造商-零售商协调模型.运用符号距离反模糊化方法将其转化为确定模型.基于遗传算法,设计了其求解方法,获得了制造商最优信用期和零售商最优零售价.数值结果表明:模糊环境下的延期支付策略降低了产品的市场零售价,同时增加了供应链中各成员的利润,因此实现了供应链协调.进一步分析显示当模糊价格弹性指数的上(下)界变化反映出的不确定性减弱时,制造商提供更长的信用期,且制造商和零售商的利润均增加(减少).     

考虑消费者网购体验滞后的产品定价研究

随着电子商务技术的发展,网络购物越来越便利。与此同时,网络购物带来的产品体验滞后也导致了消费者对产品的认知不确定性。而这种不确定性正在成为消费者策略性退货行为的主要原因,如消费者同时购买多件具有横向差异的产品,在收到货物后经亲身体验后保留一件而将其他产品退货。本文通过构建Hotelling模型,探讨了企业在考虑此种影响情况下的最优定价策略,分析得出：当消费者的退货成本增加时,企业最优定价也随之增加;消费者对产品的先验效用差异化越小,企业的最优定价也越低。同时发现,若某种产品无消费者单独购买,企业的最优定价会随消费者偏好的增加而增加;而当两种产品均有消费者单独购买且消费者退货成本较大时,企业的最优定价不但不会随消费者偏好的增加而提高,反而会随消费者偏好增加而减少。此外,本文给出了消费者策略性退货行为存在的临界条件,当消费者的退货成本高于这一临界条件时消费者的策略退货行为将消失。     

交易延迟与机构投资者交易策略研究

对于机构投资者而言,出清具有一定规模的证券时,其提交指令的行为将对证券价格造成冲击形成交易成本,之后指令执行延迟也造成交易成本。文章以既定风险厌恶的机构投资者为研究对象,探讨其在交易延迟下的最优指令提交策略。经研究表明:交易延迟下最优指令提交策略受风险态度、证券收益、证券价格的波动性、市场的流动性与深度以及瞬时冲击程度等参数影响,不同市场的情况要求机构投资者调整策略,改变指令提交过程。     

A diagnostic statistic for functional-coefficient autoregressive models

In this paper, functional coefficient autoregressive (FAR) models proposed by Chen and Tsay (1993) are considered. We propose a diagnostic statistic for FAR models constructed by comparing between parametric and nonparametric estimators of the functional form of the FAR models. We show asymptotic properties of our statistic mathematically and it can be applied to the estimation of the delay parameter and the specification of the functional form of FAR models.     

Throughput and delay analysis of an opportunistic tree algorithm

Tree algorithms are a well-known class of random access algorithms with a provable maximum stable throughput under the infinite population model (as opposed to ALOHA or the binary exponential backoff algorithm). In this article, we propose a tree algorithm for opportunistic spectrum usage in cognitive radio networks. A channel in such a network is shared among so-called primary and secondary users, where the secondary users are allowed to use the channel only if there is no primary user activity. The tree algorithm designed in this article can be used by the secondary users to share the channel capacity left by the primary users.

We analyze the maximum stable throughput and mean packet delay of the secondary users by developing a tree structured Quasi-Birth Death Markov chain under the assumption that the primary user activity can be modeled by means of a finite state Markov chain and that packets lengths follow a discrete phase-type distribution.

Numerical experiments provide insight on the effect of various system parameters and indicate that the proposed algorithm is able to make good use of the bandwidth left by the primary users.     

策略延迟下众筹项目的定价和激励决策

本文研究了投资者的策略延迟行为对众筹项目的定价以及激励决策的影响。策略延迟是指投资者在投资过程中自动按照估值在相应阶段投资,并且部分投资者会刻意延迟投资来搭便车的行为。本文采用了一个两阶段模型来刻画投资者的投资行为,并进一步对比序列到来模式（投资者没有策略延迟）与同时到来模式（投资者有策略延迟）中的贝叶斯均衡。研究结果表明,当发起人采用价格激励的方式提高成功率时,投资者的策略延迟行为可能会影响最优的激励策略。当存在固定目标约束时,如果投资者没有策略延迟行为,发起人应该激励前期投资者,通过弥补他们等待成本的方式提高成功率;反之如果投资者出现策略延迟行为,对项目估值较高的投资者会自动在前期投资并且愿意承受更高的价格,此时发起人应该反过来激励后期投资者。当不存在目标约束时,不论投资者是否有策略延迟行为,发起人都应该始终激励前期投资者以获得更高的成功率以及期望收益。