不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法

为了从不完备多属性决策系统中获取概率决策规则，提出了一种不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法. 给出了容差关系下相容度的概念，通过设定相容阈值给出知识的粗糙下近似、上近似和边界域，然后讨论了粗糙近似的基本性质和概率决策规则的获取.通过实例说明这个新方法的可行性和有效性.     

中国股市交易量的周内效应

研究了中国股市交易量在一周里面的变化规律,采样时间跨度是从1990-12-19到2002-12-31。以市场换手率度量交易量,采用自回归广义自回归条件异方差(AR-GARCH)模型研究了中国股市交易量的时间系列。研究结果显示沪市和深市的日市场换手率不服从正态分布并且存在着自相关性和ARCH效应;AR-GARCH模型很好地拟合了日市场换手率时间系列,估计出来的参数十分显著;周一到周五的日市场换手率存在显著差异并且周一的市场换手率达到了一周的最大值。利用混合分布假说进行了解释,非交易日的信息积累可能是周一高换手率的原因。结果指出:在该研究的样本范围内,中国股市交易量存在着周内效应。     

基于离散Markov决策过程的发电公司多阶段决策

采用离散时间Markov决策过程(DTMDP)对以多阶段总利润最优为目标的发电公司决策问题进行研究．市场环境下，发电公司根据自身条件，其竞争策略可以是价格的接受者，也可以是价格的制定者．考虑了发电公司不同策略情况下市场均衡状态间的转换概率，分别给出了发电公司作为价格接受者和价格制定者时的多阶段决策模型．通过算例验证了所提模型的有效性和可行性．     

不同结算方式下发电商投标策略的Nash均衡分析

利用博弈论和最优潮流(OPF)研究了完全信息条件下发电商投标策略的Nash均衡解．考虑了2种不同的结算方式，一种按成本最小调度并以节点电价结算购电费用，另一种按购电费用最少调度并以各发电机组实际报价来结算购电费用，得到2种方式各种策略条件下各发电商的收益，进而利用博弈论找出Nash均衡点．其中各发电节点的电价利用OPF来计算．通过IEEE-9节点的算例检验了各方式在2种不同负荷水平下3个发电厂商投标策略的Nash均衡．结果表明，出现高负荷时2种方式的Nash均衡策略一致，低负荷时不相同，且当出现网络拥挤时Nash均衡策略会改变．所采用的研究方法也可用于分析不完全信息条件下发电商投标策略的Nash均衡解．     

市场环境下发电公司的动态学习与市场猜测均衡

提出了基于猜测供给函数模型的发电公司动态学习模型，用于分析和预测重复博弈的不完全信息电力市场环境下发电公司潜在的市场力．各发电公司根据公布的前阶段市场运行数据动态地调整其微增响应猜测，使之能够准确反映所有竞争对手相应于市场结清电价单位变化时所愿意引起的出力变化，从而动态调整提交的供给函数以获得短期最大利润．算例分析表明，发电公司动态学习有利可图；经过各发电公司动态学习并不断调整优化猜测供给函数将引导市场最终达到一猜测均衡结果．     

基于信息量的不完备信息系统属性约简

通过引入信息量和条件信息量,对不完备信息系统中属性的重要性进行了定义;针对不完备数据表和不完备决策表提出了一种基于信息量和条件信息量的属性约简启发式算法,该算法的时间复杂度是多项式的.通过实例说明,该算法能得到信息表的约简和决策表的相对约简.     

投标合谋环境下产业升级的逆向演化研究

投标合谋行为已成为全国性、多领域的群体性违规问题,其存在不仅对我国经济造成了巨大损失,同时也阻碍了行业的健康有序发展.为研究投标合谋行为自身演化规律及其对产业发展的影响,给相关的监管和治理提供参考,本文基于复杂适应系统理论,运用NetLogo多主体仿真平台构建招投标系统并进行演化仿真,最后运用SPSS对所得数据进行回归分析,探索在市场封闭、单纯开放市场、有条件开放市场3种市场情景下合谋比例与报价比例对产业演化过程和结果的影响.研究表明:投标合谋行为会产生"逆向淘汰"效应,不利于降低行业成本,最终导致产业升级逆向演化;合谋行为存在"自我强化"现象;合谋行为会提高合谋者生存几率,但无助于其资本积累;单纯开放市场无助于产业升级,必须配合反合谋审查;现实中应重点对报价比例为0.1到0.3的单位进行合谋审查.     

新兴市场企业国际化、组织冗余与创新绩效

国际化是新兴市场企业克服后发劣势、实现创新追赶的重要战略选择。基于组织学习理论,以中国具有国际扩张行为的高技术上市企业为研究样本,探索了新兴市场企业国际化水平对创新绩效的影响以及组织冗余的调节效应。结果表明:(1)新兴市场企业国际化广度对创新绩效具有正向影响,国际化深度对创新绩效具有正向影响;(2)沉淀性冗余在国际化广度与创新绩效之间具有负向调节效应,在国际化深度与创新绩效之间具有负向调节效应;(3)非沉淀性冗余在国际化广度与创新绩效之间具有正向调节效应,在国际化深度与创新绩效之间具有正向调节效应。最后,基于研究结论对新兴市场企业国际化和创新管理提出研究启示。     

Forecasting of dependence,market, and investment risks of a global index portfolio

This paper undertakes an in-sample and rolling-window comparative analysis of dependence, market, and portfolio investment risks on a 10-year global index portfolio of developed, emerging, and commodity markets. We draw our empirical results by fitting vine copulas (e.g., r-vines, c-vines, d-vines), IGARCH(1,1) RiskMetrics value-at-risk (VaR), and portfolio optimization methods based on risk measures such as the variance, conditional value-at-risk, conditional drawdown-at-risk, minimizing regret (Minimax), and mean absolute deviation. The empirical results indicate that all international indices tend to correlate strongly in the negative tail of the return distribution; however, emerging markets, relative to developed and commodity markets, exhibit greater dependence, market, and portfolio investment risks. The portfolio optimization shows a clear preference towards the gold commodity for investment, while Japan and Canada are found to have the highest and lowest market risk, respectively. The vine copula analysis identifies symmetry in the dependence dynamics of the global index portfolio modeled. Large VaR diversification benefits are produced at the 95% and 99% confidence levels by the modeled international index portfolio. The empirical results may appeal to international portfolio investors and risk managers for advanced portfolio management, hedging, and risk forecasting.     

基于邻域粗糙集的不完整决策系统特征选择算法

针对不完整决策系统属性约简算法时间复杂度较高问题,基于正域不变条件下,决策系统分类能力保持不变原则,提出不完整决策系统前向顺序特征选择算法.该算法从约简集为空集开始,根据在约简集合中加入各属性后对正域影响程度大小将属性降序排列,采用顺序前向搜索,选择当前最佳特征加入特征约简集合,确定最佳特征子集.将该算法扩展到基于邻域...