非均衡宏观市场的调控机制研究

在非均衡理论基础上对非均衡宏观市场的调控机制进行了研究。从控制论角度导出了宏观市场价格调节和数量调节的方式，并进行了稳定性分析。     

非均衡微观市场的调控机制研究

本文在非均衡理论基础上对非均衡微观市场的调控机制进行了研究。从控制论角度导出了单一市场和多市场的价格调节和数量调节的方式，并进行了稳定性分析。     

考虑潜变量的高铁民航旅客出行行为仿真

随着我国高铁的快速发展，选择高铁还是民航出行，已经成为旅客出行行为研究领域的热点问题。对此类旅客出行决策进行仿真建模，能够更加系统、清晰地描述旅客特征以及高铁和民航间竞争态势的演变。首先，基于计划行为理论，引入时间敏感性和价格敏感性潜变量，构建了高铁和民航旅客出行意愿的多指标多因果模型；其次，将模型中的外生变量和潜变量加入出行决策效用函数中建立仿真模型。结果表明，在时间和价格的敏感性分析中价格敏感性对于旅客出行行为的影响开始于500 km，远早于时间敏感性。在选择高铁民航出行的决策情境下，依据时间敏感性和价格敏感性能够有效划分旅客群体。Ⅱ类旅客相对于其他旅客更愿意提高时间成本，降低经济成本，Ⅳ类旅客则相反。相比Ⅰ、Ⅱ类旅客，Ⅲ、Ⅳ类旅客对于时间成本和经济成本的转换更加灵活。     

基于预期机制的供应链产品转移价格混沌预测研究

将供应链管理系统中与原材料和产品流动过程有关的产品转移价格作为上游企业基于提前期内下游企业对产品的反馈信息作出的预期价格.提出了预期机制下供应链产品的非线性、非均衡转移定价模型,研究了供应链管理系统产品转移价格决策的混沌动力行为,并基于最大Lyapunov指数对供应链产品转移价格进行预测.最后,通过实例进行分析其应用价值.     

交通信息诱导下的混合用户均衡模型研究

通过分析交通信息对出行者路径选择行为的影响,构建了一个同时考虑惯性出行者和非惯性出行者路径选择行为的混合用户均衡模型.随后,提出了求解混合用户模型的算法,通过算例对模型和算法的合理性进行验证,并探讨当出行者路径选择存在惯性行为时,交通信息是否能够缓解交通拥堵.研究发现交通信息虽然可以影响出行者的路径选择行为,但是可能会增加整个系统的总出行时间.而合适的信息渗透率有助于显著地减少整个系统的总出行时间,使得系统趋向于最优化.     

对中国货币需求与货币供给的非均衡分析

根据非均衡市场经济理论，从现代货币理论出发，对我国的货币需求和货币供给进行了建模分析。建立了我国货币需求和供给的非均衡模型，以及我国长期以来的在货币政策下的价格调整方程，阐述了国民收入、价格、利率对货币需求的影响，和在控制通货膨胀中货币政策实施的长期性问题。     

基于瓶颈模型的异质出行者早高峰出行问题研究

早高峰出行中道路瓶颈是造成交通拥堵的主要原因之一.本文针对存在高速公路(含有高承载力车道)和普通道路的瓶颈路段,研究了时间价值不同的出行者早高峰出行行为.基于瓶颈模型的均衡条件,推导了不同收费标准下,出行者改变出行方式时个人早到惩罚的临界值.研究发现收费较低时,时间价值较低的出行者使用高承载力车辆的数量会增加.收费达到一定程度时,即使是时间价值较高的出行者也会选择高承载力车辆出行.数值算例也表明设置恰当的收费标准可以降低系统出行时间.     

过度自信对金融资产短期价格行为的影响分析

从交易者过度自信的角度分析了不完全理性交易行为对金融资产短期价格行为的影响并建立了相应的数学模型.分析表明:金融市场上即便信息是对称的,但若存在较大比例的不完全理性交易者,那么金融资产的短期价格变化过程与交易者完全理性情形下的短期价格行为有显著差异;存在过度自信交易行为情形下的金融资产短期价格显著高于资产的内在价值.此外,由于存在"有限套利"现象,因不完全理性交易行为引致的短期价格偏差可能得不到迅速纠正.     

竞争交通系统中异质性用户的出行方式选择

在一个地铁公交与道路驾车两种出行方式并存且竞争的交通系统中,出行者按照时间价值、早到与晚到惩罚的差异被分成两组,地铁可以按边际成本或者平均成本确定票价,道路可以不收通行费或者以道路系统最优化原则收费.我们研究不同收费策略组合下的交通方式选择问题,并利用算例分析了出行需求及其构成对交通方式选择和个人出行成本的影响.     

异质交易者对次级债产品定价的影响

行为金融学从异质交易者的角度为资产定价``异常现象'和难解之谜提供了新思路.将异质交易者引入新古典金融学框架下的次级债产品定价模型,获得了市场出清条件下的均衡价格,分析了异质交易者的存在对次级债产品价格的影响.研究发现异质交易者的存在会引发价格偏高,且偏差的程度随异质投资者比例的增大而增大, 随信息精度的提高而降低.并针对金融危机, 探讨了市场面临不能及时出清风险时,非均衡价格的变化规律.     

ATIS影响下基于广义出行负效用的随机分配

考虑先进的出行信息系统(ATIS)对出行者路径选择行为的影响,提出了一种混合随机用户均衡交通分配模型。将出行者划分为"有ATIS接收装置"和"无ATIS接收装置"两类,两类出行者均以随机方式选择出行路径,路径选择准则为广义出行负效用最小,广义出行负效用定义为出行时间、出行费用和出行时间可靠性的线性组合。利用混合网络随机用户均衡建模理论,建立了ATIS影响下基于广义出行负效用的随机型分配变分不等式模型,基于二次加权平均方法设计了求解模型的启发式算法。通过一个简单算例验证了文中所构建的模型和算法,并获得了一些重要的结论。     

基于交通瓶颈的动态交通分配模型

在动态交通分配模型中,假定在交通均衡状态下司机不可以通过改变出发时间和行驶路径而降低出行费用.经典的Vickrey模型作为一种基于交通瓶颈的动态交通分配模型,假设出行者选择不同的时间上班(下班)所面对的出行费用(含旅行时间和延误惩罚)相等.针对在Vickrey模型中,长期以来人们均假设瓶颈的通行能力是不变的,即从瓶颈离开的累计车辆数为直线,将对Vickrey模型的这一缺陷做出改进,建立瓶颈通行能力随时间变化时的交通均衡模型和求解算法.     

蚂蚁算法处理弹性需求混合交通UE配流问题

针对我国城市交通路网内机动车与非机动车混行的交通现状,提出了一种基于蚂蚁算法(ant algorithm)的寻优策略处理弹性需求下混合交通UE(user equilibrium)配流问题.同时,根据蚂蚁算法的思想以伪代码形式设计了求解弹性需求下混合交通UE配流模型最优解的程序流程,并应用于一个实例.算例表明,蚂蚁寻优策略在寻优的可靠性和计算效率方面优于传统的寻优算法.     

考虑共享出行的用户均衡交通分配模型

为了研究共享出行行为对交通分配问题的影响,本文提出一个基于路径的共享出行用户均衡交通分配模型.在该模型中,出行者不仅要选择从出发地到目的地的路径,而且还要进行模式选择,以达到最小化广义路径出行成本的目的.本文构建的考虑共享机制的交通分配模型引入两个假设:1)一个乘客只被一个共乘司机搭载,一个司机只载一个乘客;2)由于参与共享出行活动,共乘司机和乘客均可获得额外的共享出行奖励,此外共乘乘客还能得到共享出行成本折扣.这两个假设使得所构建的共享出行用户均衡模型更贴近现实.Braess网络中的数值结果分析了关键参数对均衡结果的影响,结果表明:共享出行成本优惠和共享出行奖励均是鼓励出行者参与共享出行活动的有效措施.     

混合交通方式划分与交通分配联合模型

目前我国很多城市各种类型车辆混合行驶，本文重点研究对称混合交通条件下方式划分与交通分配联合模型。描述了UE原则的变分不等式问题。在对称混合交通条件下，证明该联合模型的最优性条件与Wardrop用户均衡原则等价，以及路段流量最优解的唯一性，得到了Loglt形式的分担率模型。对实现该联合模型算法，提高算法的效率具有指导作用。     

基于满意准则的有限理性用户均衡流量分配性质研究

基于西蒙有限理性满意准则的研究框架, 研究了有限理性用户均衡下的并行网络交通分配问题. 通过引入满意水平的概念, 对有限理性用户均衡流量分配问题建立模型. 基于该模型, 通过考虑出行者满意水平的异质性和出行者对路径的偏好, 分析了有限理性用户均衡下交通流量分配的一些性质, 得到了有限理性用户均衡态存在的条件. 研究发现, 优先选择路径上的出行者满意水平不会低于次优先选择路径上的出行者满意水平, 还证明了当满意水平满足一定条件时, 有限理性用户均衡条件会变为完全理性用户均衡条件. 算例表明, 有限理性用户均衡对应的用户总成本不低于完全理性用户均衡下对应的用户总成本.     

基于神经网络的交通平衡求解算法

研究目标在于采用神经网络方法替代传统的交通分配方法。回顾了交通网络平衡条件下实现交通网络配流的解析方法，然后提出了采用人工神经网络模拟处于交通平衡状态的运输网络，进而替代传统的配流方法的思想。定义了交通流的平衡函数和交通流平衡态的概念，证明了用神经网络来识别交通流的平衡状态的可行性。提出采用反向传播神经网络来模拟交通平衡状态的原则和方法，并建立了训练神经网络的判据，提出了判断神经网络模型效果的评价方法。最后，通过实例证明了良好训练的神经网络可以替代传统的交通分配，而且，容易把交通管理策略考虑到分配的过程中．并且能够政善配流速度。     

动态用户均衡配流模型的研究

提出一个动态用户均衡配流模型 ,它能够预测多 OD对交通网络中交通流的动态变化 ,利用最优控制理论得出该模型最优解的条件 ,并证明了该条件与动态用户均衡相一致 ,该模型可以调控交通网络中的交通流量 .     

预则型动态交通网络配流模型

提出卫种预测型动态交通网络配流模型，利用最优控制理论和最优化原理推出了模型最优解存在的条件，并给出最优解的经济解释，体现模型体现了道路使用者对路树的预测依赖于先进的交通信息系统和决策者的理发预测的特点，它与实际情况更为接近。