房地产开发企业供给决策理论模型与行为分析

政府加大土地出让力度、提高企业融资限制等调控政策能否达到增加住房供给的目标,在很大程度上要受到开发企业供给决策的影响.为了模拟开发企业的供给决策行为,提出了综合考虑房地产开发企业主要决策环节的理论模型.研究表明:在一定的市场环境下,开发企业具有稳定的土地、可售住房、现金和融资额度的储备倾向,为了实现全局利润最大化和持续经营的目标,可能在某一项目或决策环节选择次优策略;随着市场环境发生变化,开发企业会对储备策略进行调整,当房价上涨预期增加时,企业的存货储备倾向显著增强,当房价风险增加时,企业的资金储备倾向显著增强,当融资成本增加或融资约束增强时,开发企业短期内为了回笼资金而加快销售,但由于经营节奏放缓、存货储备倾向提高,企业的长期供给潜力会受到不利影响.     

停车受限条件下多模式交通网络动态拥挤收费

在一个多起始单终点的交通网络上,本文研究当终点处停车空间不足时,如何通过在路段瓶颈处实施拥挤收费实现系统最优.首先,根据小汽车和公交的出行成本函数,运用凸规划算法求解系统最优条件下网络中各OD最优的小汽车和公交出行量.其次,根据系统最优时的小汽车出行量,计算出为了消除交通瓶颈处车辆排队而实施的动态拥挤收费.再次,根据小汽车和公交车出行成本的均衡条件,计算出各OD对每辆小汽车出行者应缴纳的停车拥挤附加费(或应获取的补贴),收取该费用(或发放补贴)的目的是调节小汽车和公交的出行量使它们在双模式均衡(小汽车与公交车出行模式均衡)条件下分别达到系统最优水平.最后,算例分析了两组OD对的情况,计算出两种泊位供应量下各OD对小汽车最优出行量与小汽车出行的停车拥挤附加费或补贴,并且给出了动态拥挤收费与道路收费的函数曲线.     

Dynamic Model Averaging and CPI Inflation Forecasts: A Comparison between the Euro Area and the United States

The paper forecasts consumer price inflation in the euro area (EA) and in the USA between 1980:Q1 and 2012:Q4 based on a large set of predictors, with dynamic model averaging (DMA) and dynamic model selection (DMS). DMA/DMS allows not solely for coefficients to change over time, but also for changes in the entire forecasting model over time. DMA/DMS provides on average the best inflation forecasts with regard to alternative approaches (such as the random walk). DMS outperforms DMA. These results are robust for different sample periods and for various forecast horizons. The paper highlights common features between the USA and the EA. First, two groups of predictors forecast inflation: temporary fundamentals that have a frequent impact on inflation but only for short time periods; and persistent fundamentals whose switches are less frequent over time. Second, the importance of some variables (particularly international food commodity prices, house prices and oil prices) as predictors for consumer price index inflation increases when such variables experience large shocks. The paper also shows that significant differences prevail in the forecasting models between the USA and the EA. Such differences can be explained by the structure of these respective economies. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

供应链网络风险扩散动力学模型及其应用

在考察分析供应链网络结构域组分特征的基础上,建立了供应链网络风险扩散动力学模型,给出其定态解.该模型由一组方程构成,设置了风险产生项与风险湮没项,合理考虑了风险在供应链网络主体间的传导概率,并设置了主体感染风险阈值.该模型能够反映供应链网络中风险扩散机理,也可以揭示供应链网络结构演进下的风险扩散特征变化.将模型运用到实际的农产品供应链网络中,获得了当前农产品供应链网络及其演进结构下的风险扩散特性.     

粒子的散射方程、孤子解和高能统计模型

基于粒子散射的实验结果和已知的理论,首先,讨论了散射的各种方程,包括Lipkin方程、Pearson方程和Laguerre方程等,并且应用于各种散射;其次,重点研究了非线性方程,如Kd V方程、非线性统一方程等及其孤子解;然后,探讨了共振态和弹性、非弹性碰撞;进而,讨论高能散射和相应的统计模型;最后,提出不同能量的散射可能对应粒子低能具有对称性和高能具有统计性的新二重性.     

电子-质子散射中几何标度效应的研究

在色玻璃凝聚理论框架下,我们对x≤0.01情况下电子-质子深度非弹性散射中新联合实验数据进行全局分析,研究能在全局τ区间内描述几何标度效应。利用新联合实验数据验证了理论上预言的几何标度效应,研究结果显示在高能情况下色玻璃凝聚态存在的可能性。     

一种资源与服务性能关系的建模方法

获取资源与服务性能的关系模型是在云环境中为服务合理分配虚拟资源的关键.然而,训练数据的规模往往显著影响这种非线性关系模型的准确率.针对现有方法不足,提出了将协同过滤推荐(CFR)和支持向量回归(SVR)相结合的服务性能动态建模方法(CSDM).该方法在服务部署与运行时同时训练两种模型,并选择二者中MAE占优的性能模型预测给定资源状态下的服务性能,从而保证预测精度.同时,CSDM引入择优阈值以降低模型训练代价.实验表明,CSDM在不同规模的训练数据上均有较高的预测准确率,且择优阈值对预测精度和建模效率具有显著影响.     

基于边界移动法的高炉炉缸侵蚀监测模型

基于预埋在高炉炉缸内热电偶反馈的温度数据,联合数值传热计算和最优化理论的梯度下降法寻找最优化的边界移动步长因子,建立了高炉炉缸侵蚀监测模型.应用建立的模型可有效求解未知边界的传热反问题.将热电偶反馈的监测数据作为输入数据,应用建立的炉缸侵蚀监测模型对其进行未知边界问题反演求解,计算得到了炉缸内衬侵蚀形貌和残厚.把已知炉缸侵蚀形貌和相应的热电偶测温数据的高炉炉缸作为校验模型样本,模型预测与样本的侵蚀形貌对比表明其相对误差平均值为3.6%,确认了炉缸侵蚀监测模型的可靠性.     

欧式期权市场中带消费行为的投资策略研究

以随机微分方程理论为依托,在经典Black-Scholes模型的基础上进行补充,对欧式期权市场中的投资策略进行了研究,给出了满足预算条件的消费行为的参数限定.     

一类具有转移和治疗机制的随机结核病模型的平稳分布与灭绝

考虑一类具有转移和治疗机制的肺结核传播模型在随机扰动下的动力学行为. 首先, 通过Lyapunov分析方法得到该模型正解的存在和唯一性； 然后利用Has’minskii理论证明该模型存在唯一的平稳分布； 最后通过随机分析方法得到该模型疾病消失的条件.