双渠道零售商质量信息披露策略研究

在质量信息不对称下,文章基于Hotelling模型研究了双渠道零售商线上线下纵向差异化产品的质量信息披露决策问题。研究发现最优披露策略主要受到产品质量定位和披露成本的影响如下:若披露成本较低,则两渠道均有可能披露,即当两产品质量均较小时,线上线下均不披露;当两渠道产品质量都较高时,线上线下均披露;当线下渠道产品质量较高而线上渠道产品质量较低时,仅线下渠道披露。若披露成本适中,则仅线下渠道可能被披露,且只有当线下渠道产品质量较高时,才会披露;否则,两渠道均不披露。若披露成本较高时,则线上线下都不披露。此外,线下渠道服务水平和线上单位匹配成本的增加总是导致线上渠道披露更少的信息,而线下渠道披露更多的信息。     

考虑外委的露天矿剥岩计划的优化研究

针对“剥岩高峰”对矿山生产带来的不利影响，研究了设备配置更新策略与露天开采外委剥离的优化问题.基于铲运设备的运营成本与生产能力随设备役龄变化的关系，建立了决策单台设备退役时间的动态经济寿命计算模型，并根据此模型给出了具体的设备配置算法步骤.设置一系列不同的矿山自剥离量与外委剥离量的分界水平，计算各分界水平条件下的外委单价可行区间，然后在区间内确定外委商谈价格并分析得出与之对应的总成本净现值最低的外委方案.实例计算证明，采用该方法减少设备投资的成本要高于外委岩石剥离成本.     

暧昧环境下的不对称信息更新与资产定价研究

本文假定金融市场上存在两种风险资产,其中一种风险资产存在信息更新,而另外一种资产不存在信息更新,简单投资者对两类风险资产之间的相关系数存在暧昧性(ambiguity),本文研究了这种不对称的信息更新对两类风险资产的需求函数和市场一般均衡的影响,研究发现信息更新在长期内可以降低参数暧昧性,提高定价效率;在短期内可以驱动相应的风险资产产生额外的需求,消除对应资产的有限参与现象,但是这种由信息驱动的有限参与现象的消除并不能带来定价效率的提高.同时不对称的信息更新可能导致没有信息更新的资产从共同参与均衡过渡到有限参与均衡,因此政府试图通过信息披露提高市场透明度、改善定价效率的目的只能在长期内才会实现,在短期内信息披露可能会使得资产的定价效率产生恶化.     

气体稀薄效应对微机电系统(MEMS)气体轴承-转子系统不平衡响应的影响

为研究气体稀薄效应对微机电系统(MEMS)气体轴承-转子系统不平衡响应的影响,给出了MEMS气体轴承-转子系统运动方程和MEMS气体轴承的雷诺方程;利用双向隐式差分算法,给出了修正雷诺方程的详细数值求解过程;将转子运动方程与雷诺方程相结合,采用4阶龙格-库塔方法计算分析了气体稀薄效应对气体轴承-转子系统不平衡响应的影响。研究结果显示,考虑气体稀薄效应后,当质量偏心距较大时,MEMS气体轴承-转子系统的失稳轴颈转速较大,表明合适的偏心质量有助于改善系统的稳定性;在相同的质量偏心距下,考虑气体稀薄效应时气体轴承-转子系统在较低轴颈转速处出现峰值,表明此时不平衡偏心质量对气体轴承-转子系统运动的影响增大。     

信息物理融合下的建筑施工现场碳排放实时监测系统

随着全球变暖现象加剧，控制建筑业碳排放成为了重要研究课题，建筑施工现场碳排放的计算与监测问题成为重点。为了有效解决这一问题，梳理了现有碳排放计算方法，总结了各类方法的特点，提出了基于信息物理系统（CPS）技术的施工现场碳排放实时监测系统框架；针对施工现场碳排放计算边界及计算逻辑进行了定义，并从硬件系统与软件系统两部分实现了碳排放实时监测系统的开发。最后，通过无线传感器、服务器、数据库以及客户端的有效耦合，实现了对建筑施工现场的碳排放进行实时监测和数据分析。     

广义递归光滑暧昧环境下动态资产配置和资产定价研究

本文采用一种广义递归光滑暧昧模型表示投资者在暧昧环境下的效用函数,该模型能将投资者风险厌恶、暧昧厌恶和跨期替代三者区分开.通过设定代表经济人的学习过程和信念更新机制,将这种效用模型应于基于消费的资产定价模型.当股利增长服从隐马尔可夫机制转换过程,经济人对隐状态存在暧昧性认知时,暧昧性和经济人暧昧厌恶偏好影响资产定价,以及经济人的最优消费计划和最优资产配置.研究结果表明,暧昧厌恶、暧昧环境中的学习和信念更新机制在解释资产定价之谜中起到了关键作用.暧昧厌恶经济人的悲观情绪扭曲其信念,这种信念随经济所处状态不同而发生变化,并对经济处于衰退时期的定价核给予了更高权重,以致于其投资策略更加保守.这种悲观行为有助于传播和放大对消费增长的冲击,并产生随时间而变动的资产溢价.     

旅游转型升级背景下传统干栏的民宿式更新——以龙脊景区的金竹寨为例

通过对广西龙胜各族自治县龙脊景区内民族村寨的田野调查,分析了村寨旅游开发及民居旅游转型的情况,从民宿经营策略、营建策略的角度对比分析金竹寨与景区内其他村寨干栏更新的现状,探索了旅游转型升级背景下传统干栏民宿式更新的内在机制与逻辑,明晰了传统民居因市场资本作用发生更新演变背后所隐藏的线索.     

海量用户评论在APP更新设计中的参与作用挖掘

APP市场上用户发表的评论包含着对APP软件研发团队的有用信息,尤其是软件功能请求以及具有特定应用的用户体验内容,可以应用到APP软件的版本更新设计中.为了研究海量用户评论在APP软件更新和重新设计中的参与作用,本文提出一种基于词向量表征的句向量相似性计算模型,它可以用于度量来自更新日志文本和用户评论文本中的句子的相似性.然后,本文提出了APP产品的“更新日志-用户评论”匹配算法将不同语义匹配结果划分到不同的数据集.基于真实的APP市场上采集的海量APP软件升级日志数据和用户评论数据的实验证明了本文提出方法的有效性.研究结果还发现:APP开发团队对于用户评论内容的采纳不到20%,而且采纳的内容主要集中在APP软件功能方面.用户评论中众多内容指向企业的营销活动问题,这部分内容由于研发团队在企业运营中的管理角色所限,很少能够顾及.     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system, MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法。分析算法框架及训练方法,针对算法集中式训练、分布式执行的特点,采用并行方法完成经验回放池数据采样,并在采样过程中引入优先回放机制,实现经验数据并行流动、数据处理模型并行工作、经验数据优先回放。分别在OpenAI多智能体对抗、合作两类典型环境中,从训练轮数、训练时间两个维度对改进算法进行了对比验证,结果表明,并行优先经验回放机制的引入使得算法性能提升明显。