含有期权的最优投资与比例再保险策略

在Black-Scholes模型假设的市场条件下,研究了保险公司投资对象含有欧式看涨期权的情形下,进行投资和比例再保险的策略问题.以保险公司到期财富效用最大化为目标,运用动态规划原理得到了最优值函数满足的HJB方程,得到了包含期权在内的资产最优投资策略和比例再保险策略的显式解,并证明了解的验证定理.最后分析了不同参数对模型策略的影响.     

基于悲观偏差的定价订购报贩模型

研究报贩的悲观偏差对于其联合定价订购决策的影响。本文使用预期效用(Anticipated Utility)决策模型,预期效用理论最大优点是包含了决策者的概率相关的风险态度,从而可以很好地刻画决策者的悲观偏差。我们证明了随机需求具有加形式时,悲观偏差使得报贩设定的最优价格低于期望利润最大化报贩的最优价格,而悲观偏差和边际效用递减的联合作用使得报贩的最优定价进一步向下偏离于期望利润最大化报贩的最优价格。然而无法确定这两类心理偏差对于报贩最优订购量的影响。     

Vasicek利率模型下多种风险资产的动态资产分配

假设金融市场中存在一种无风险资产和多种风险资产,且无风险利率是动态变化的,是服从Vasicek利率模型的随机过程。应用Legendre变换和动态规划原理对效用最大化下的最优投资策略进行了研究,得到了幂效用和指数效用下最优投资策略的显示解。算例分析了参数变动对最优投资策略的影响。     

基于风险价值约束的贷款组合效用最大化优化模型

资产组合优化是使投资者期望效用最大化的决策.文中用风险价值(VaR)来控制风险,根据在贷款组合有效边界上银行效用最大化的目标分配各项贷款,建立了基于VaR约束的贷款组合效用最大化优化模型.主要创新与特色:①通过贷款组合效用最大配给贷款符合贷款优化的目的,解决了决策模型与决策目的相一致的问题;②当银行决策者或决策群体对风险的偏好在VaR允许范围内时,现有研究的效用最大化决策模型是本模型的特例;③在控制贷款组合VaR的前提下,实现贷款组合效用最大化.当效用最大的贷款组合在VaR控制的边界内时,此组合即为最优组合.当效用最大的贷款组合在VaR控制的边界外时,贷款组合有效边界上效用最大的组合就是最优组合.     

健康保险免赔额条款与保单限额条款的经济学分析

基于预期效用理论，对健康保险中的免赔额条款和保单限额务款进行经济学分析，通过对最优免赔额和最优保单限额的寻找，得到在风险转移过程中被保险人期望效用最大化的两个结论。     

多维正相依再保险条约中最优自留向量的确定

为了探寻多维正相依风险在再保险业务中的最优自留额,应用条件极值理论,得到了依凸序最优自留向量满足的一般形式的方程组.在2维情形下,进一步应用单侧导数判断函数单调性,给出了最优解的显式表达式,并发现其可能取值的矩形域必为平面上的一个点.针对更高维情形,在自留损失方差最小与期望指数效用最大这两个特定准则下,假定索赔额分布属于对数正态分布族并依随机序正相依或者通过一个共同的指数分布正相依,分别给出了更易于求解的方程组.最后通过算例表明了所提方法的可行性与有效性.     

考虑人寿保险的最优金融决策

不同于以前的最优消费、投资问题研究，本文研究个人投资者的最优金融决策问题——如何决定最优的证券组合、消费和购买人寿保险，使其期望效用最大化。假设投资者死亡事件是一个独立的泊松过程，对投资者生存期间的最优金融决策问题构造了一数学随机模型，运用动态规划原理和随机分析方法，解决对应的最优控制问题，最优策略可通过对应的HJB方程得到。对于效用函数为CRRA(常数相对风险厌恶)类型，显式地得到具有反馈形式的最优投资过程、消费过程及人寿保险购买过程。     

跳跃扩散市场的最优保险投资决策

假定保险公司的盈余为Crámer-Lundberg过程,保险公司的投资市场是由一个无风险债券和n个风险证券构成的资本市场.风险证券的价格服从带跳的扩散过程.在均值-方差准则下通过最优控制原理来研究保险公司的最优投资策略选择问题.得到了最优 投资策略和有效边界的显式表达式.与在最大化最终财富期望效用准则下得到的最优投资策略不同, 所得到的最优策略依赖保险索赔 过程的所有因素.最后分析了最优投资策略随保险索赔过程各个因素变化的动态性质.     

“公司+农户”模式下公司的最优套期保值和订单价格方式

在对“公司+农户”与期货市场之间运行机理分析的基础上, 构建公司的期望效用模型对最优套期保值和订单价格方式进行了研究. 结果发现: 在期货市场是跨期无偏的条件下, 受流动性约束的公司在期货市场卖出的最优期货头寸小于订单规模; 当对被套期保值的订单采用固定价格的定价方式时无法满足公司期望效用最大化, 但采用点价的定价方式时能够最大化公司的期望效用, 公司同时获得相应的风险溢价. 最后通过数值分析进一步阐释了结论的正确性.     

具有合作与竞争的鲁棒最优再保险合同

本文研究了n个合作的保险人与一个再保险人之间竞争下的最优再保险合同制定问题.再保险合同由索赔风险分担策略和再保险价格构成. n个保险人完全相信各自的盈余过程,而再保险人认为每个保险人的盈余过程存在不确定性.每个保险人的目标是,寻找最优的索赔风险分担策略最大化他的终值财富的均值同时最小化其方差.再保险人的目标是,在盈余过程出现最坏情形下,寻找鲁棒最优再保险价格最大化他的终值财富的均值同时最小化其方差.在Stackelberg博弈框架下,通过使用随机控制和随机动态规划技术得到了最优的索赔风险分担策略和再保险价格的显式解,进而得到了最优再保险合同的显式解.最终,通过数值实验解释了模型参数对所得理论结果的影响,得到了一些新的再保险启示.     

不同借贷利率下的投资组合选择——-基于均值和VaR的效用最大化模型

用VaR代替方差来度量风险,从而把基于均值和方差的效用函数拓展为基于均值和VaR的一般二元效用函数（关于均值递增,关于VaR递减）,进而研究含无风险资产且具有不同借贷利率时投资组合选择的效用最大化模型.利用均值-VaR模型有效边界的性质,得到了一般效用函数下最大效用存在的条件及最优解的本质特征,并给出了求解的具体方法和数值算法.最后作为结论的直接应用和说明,利用中国股票市场数据给出了一个实例分析.     

Utility function based fair data scheduling algorithm for OFDM wireless network

A system model is formulated as the maximization of a total utility function to achieve fair downlink data scheduling in multiuser orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) wireless networks. A dynamic subcarrier allocation algorithm (DSAA) is proposed, to optimize the system model. The subcarrier allocation decision is made by the proposed DSAA according to the maximum value of total utility function with respect to the queue mean waiting time. Simulation results demonstrate that compared to the conventional algorithms, the proposed algorithm has better delay performance and can provide fairness under different loads by using different utility functions.     

Real-Time Pricing of Smart Grid Based on Piece-Wise Linear Functions

In a power grid system, utility is a measure of the satisfaction of users' electricity consumption; cost is a monetary value of electricity generated by the supplier. The utility and cost functions represent the satisfaction of different users and the supplier. Quadratic utility, logarithmic utility,and quadratic cost functions are widely used in social welfare maximization models of real-time pricing. These functions are not universal; they have to be discussed in detail for individual models. To overcome this problem, a piece-wise linear utility function and a piece-wise linear cost function with general properties are proposed in this paper. By smoothing the piece-wise linear utility and cost functions, a social welfare maximization model can be transformed into a differentiable convex optimization problem. A dual optimization method is used to solve the smoothed model. Through mathematical deduction and numerical simulations, the rationality of the model and the validity of the algorithm are verified as long as the elastic and cost coefficients take appropriate values. Thus, different user types and the supplier can be determined by selecting different elastic and cost coefficients.     

基于随机效用最大化的连续型条件价值评估

文化遗产资源具有典型的公共品或准公共品属性，科学的价值评估方法对文化遗产景区的价值判断至关重要.本文提出基于随机效用最大化的连续型价值评估方法（random utility maximi-zation-continuous contingent valuation method，RUM-CCVM），有效实现了两种传统条件价值评估方法（contingent value evaluation，CVM）的优势互补.通过对问卷信息的二元离散化处理，将连续型CVM的连续型信息获取方式，与离散型CVM的随机效用最大化价值测度方法相结合，从而有效解决了传统CVM导致的积极回答偏差以及起点偏差等问题，使价值评估结果更为科学合理，并同时具有直观的经济学含义.最后，利用沈阳东陵公园的调研数据对RUM-CCVM模型进行有效性检验，并测算了景区对游客的总经济价值.     

基于代表性偏差的行为投资组合模型及实证

代表性偏差这一心理特征分为横向代表性偏差和纵向代表性偏差,将其分别引入投资组合模型, 研究了它们对投资者投资组合决策的影响. 提出了代表性收益概念, 从期望效用最大化的原则出发,把投资者的效用表示为期末收益和超额代表性收益的函数,建立了基于纵向代表性偏差的最优投资组合模型(横向类似), 实证分析表明这一模型能够得到投资组合的有效前沿.     

基于PD-效用函数的预期行为描述与特征分析

以偏尾分布为基础,提出了预期行为的一种新型效用函数--PD效用函数.利用PD-效用函数反映行为人对赢利与亏损的风险偏好特征,描述预期与赢利效用的关系特征,揭示赢利效用与亏损效用的若干重要关系.用数量方式解释Daniel Kahneman预期理论中的许多重要结论,将"理性"与"非理性"假设纳入到同一理论框架下.     

基于区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子的多属性决策方法

基于将对偶犹豫模糊集和语言变量相结合定义对偶犹豫模糊语言集的思路,提出了区间对偶犹豫不确定语言集的概念,研究了区间对偶犹豫不确定语言变量相关的基本理论与方法,并针对属性值为区间对偶犹豫不确定语言信息的关联多属性决策问题,提出了相应的决策方法.首先,定义了区间对偶犹豫不确定语言变量的概念、运算法则、得分函数、精确函数、海明距离以及排序方法.然后,提出了区间对偶犹豫不确定语言广义Banzhaf Choquet积分算子并证明了该算子的一些性质.为了确定属性集的模糊测度,建立了基于离差最大化方法以及Banzhaf函数的模型.进而,给出一种用于解决属性权重部分未知,属性值为区间对偶犹豫不确定语言变量的关联多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的有效性.     

云边协同系统中基于博弈论的资源分配与任务卸载方案

综合考虑时延、能耗和计算资源成本，构建云边协同系统中的效用最大化问题，并将其分解为计算资源分配、上行功率分配和任务卸载策略三个子问题。提出一种基于博弈论的资源分配和任务卸载方案（game-based resource allocation and task offloading， GRATO） 以分别解决上述子问题。利用凸优化条件求得计算资源分配最优解；设计一种低复杂度的上行功率分配方法用于降低无线干扰；针对任务卸载策略优化问题，提出一种基于博弈论的分布式任务卸载算法（game-based distributed task offloading algorithm， GDTOA）。仿真结果表明，GRATO方案在时延和能耗方面的性能优于其他方案，还可以感知用户的优先级，使紧急用户具有更高的效用和更低的时延。     

一种改进的群体效用集结方法

针对委托求解群决策问题中各个成员效用的设定问题,借鉴于策略理性的思想,给出了一种成员效用的设定方法。该方法将每个成员的效用分成两部分:初级效用与次级效用,分析了这两种效用的含义,探讨了在共同知识函数和动态环境下,各个成员次级效用的调整区间,给出了成员效用设定的具体步骤,最后通过算例说明该方法的实施过程。     

Service Mechanism and Pricing Based on Fairness Preference of Customers in Queuing System

Service providers often adopt the mechanism of customer classification due to the heterogeneity of customer waiting cost. However, the classification service may cause unfairness feeling of regular customers, then affect the revenue and social welfare. This paper provides the first exact analysis about the situation that service providers offer two classes of non-preemptive priority service when customer fairness perception is explicitly modeled. We model customer fairness perception as a negative utility on regular customers that's proportional to the waiting time difference between the two queues. By analyzing a stylized M/M/1 queue in monopoly service system, we can derive important results some of which reaffirm existed research results. First, from the perspective of revenue maximization, service providers should adopt the mechanism of customer classification and set up the two kinds of customers where they can see each other. Next, considering customer utility maximization,service providers should cancel the mechanism of customer classification, and keep one queue(regular customers) only. Then, from the perspective of social welfare maximization, service providers shouldalso adopt the mechanism of customer classification but set up the two kinds of customers where they cannot feel each other. Finally, this paper concludes the optimal pricing based on customer classification in the above three different perspectives. This research shows important reference value and practical significance for service providers who adopt the mechanism of classification service.