认知层次与信念更新对博弈合作行为影响研究

将认知层次模型引入到虚拟博弈中,考察具有异质认知层次的个体,其信念学习与更新规则对协调博弈最终均衡收敛的影响.研究表明:高阶认知层次局中人策略选择依赖于其关于低阶认知层次局中人策略选择的信念;局中人策略选择与其关于对手初始策略选择的信念有关;信念更新与博弈次数影响最终系统的合作水平.     

增长机会、异质信念与企业估值

构建了一个两期经济模型，理论上研究了异质信念如何通过增长机会影响企业估值，并以2007～2020年沪深两市2 973家A股上市公司为研究样本，进行实证检验。研究结果表明：异质信念对企业估值具有正向影响；在研发强度高、专利授权多以及高科技行业，由于企业拥有较多的增长机会，异质信念对企业估值的正向影响更强；增长机会被执行之后，异质信念对企业估值的正向影响消失。即便考虑内生性问题以及更换关键变量的测度指标，实证结果依然稳健。     

异质信念投资者的交互行为对资产价格的影响

基于Brock和Hommes (1998)设计的异质信念理论框架,提出了异质信念下的投资者局部交互模型,同时构建了三种不同拓扑结构的社交网络,通过计算仿真实验发现:在由异质信念投资者构成的市场中,与无社交网络情景相比,社交网络的存在均会加重错误定价的程度,使其更加偏离基础价值,导致更为剧烈的价格波动,增加了资产价格的风险;而且投资者的决策越依赖社交网络,资产价格波动越剧烈,越偏离资产的基础价值,使得市场定价效率越低.最后,通过探讨社交网络影响资产价格的内在逻辑机制发现,投资者在社交网络中的交互行为在一定程度上降低了投资者信念异质化的程度,进一步使得投资者意见在局部范围内更加趋于一致,减少了投资者决策的多样性,从而加剧了资产价格的偏离.     

投资者异质信念下可转换债券赎回策略

可转换债券现有研究模型多建立在投资者理性范式之下,较少考虑投资者异质信念的影响,易造成可转换债券定价偏差,市场上所存在的众多异象如推迟(或提前)赎回至今也未能获得良好的解释.将行为金融理论引入可转换债券定价模型之中,采用投资者的后悔厌恶来表征投资者的异质信念,构建了投资者异质信念下可转换债券定价模型,重点探讨了异质信念对可转换债券赎回策略的影响.理论模型及数值实验结果均表明可转换债券发行者的后悔厌恶情绪是可转换债券推迟(或提前)赎回的一个重要原因.     

区间值语义下的Agent信念模型

从实际应用出发,在逻辑系统基础上,结合二维区间值语义,构建Agent模糊信念模型,并研究该模型语义的数理基础,分析系统可靠性、完备性以及重言式结构等特性,最后给出一些应用,这些研究不仅为Agent信念复杂性研究,而且也为Agent认知、决策等研究提供一定的逻辑理论基础.     

卖空交易与异质信念:基于中国股票市场的证据

Miller认为开放卖空交易将引入异质信念,悲观投资者的预期通过卖空交易释放到市场中,从而缓解股票定价过高的现象.本文利用我国股票市场5次主要融资融券名单调整的数据对这一假说进行检验,发现市场中异质信念在卖空交易开放后显著增强,异质信念的引入对股票定价过高产生一定的缓解作用.此外,由于我国同时引入了融资交易和卖空交易两种机制,本文对两种交易机制进行检验,排除融资交易的影响,最终确认卖空才是引入异质信念和缓解股票定价过高的主要原因.本文研究结果表明卖空交易对提高中国股票市场质量具有促进作用.     

基于异质信念的股权发行方式及其股价效应

股权发行主要有配股、公开增发和定向增发三种方式,本文基于Miller(1977)的异质信念分析,使用Order-Probit回归方法和2005～2010沪深A股再融资数据,实证研究异质信念对公司股权发行方式的影响,并通过考察不同发行方式的股价效应进一步确认这种影响.实证结论表明:随着投资者翼质信念的增大,公司股权发行依...     

简单性：从历史偏爱到主体信念

缕析简单性的四个维度：简单性的历史偏爱,简单性的美学意涵,简单性的理性经济,简单性的主体信念。简单性是主体把握世界的经济理性,经济理性反映了主体认识和把握世界的内在愿望和倾向。     

异质信念下存款保险的存款稳定效应测算

构建了存款人异质信念下存款保险制度的存款稳定效应测算模型.首先刻画了具有异质信念的资金持有者的决策模式及正常经济形势下投保前后银行系统存款规模的变化,以此度量正常经济形势下存款保险的存款稳定效应;其次,计算隐性存款保险制度和显性存款保险制度下极端事件发生后银行系统的存款流失率,以二者之差度量极端事件发生后显性存款保险制度的存款稳定效应.最后,为验证模型效果,对投保比例及其他各参数变化的若干情景进行了模拟分析.结果表明:存款保险的稳定效应与投保比例正相关;经济形势越不稳定、银行系统信息透明度越高,存款保险的存款稳定效应越显著.     

信念的修正递推与不确定性厌恶度

讨论了当决策者对不确定性具有厌恶的倾向时模糊信念的修正递推对不确定性厌恶度的影响 .一般地 ,不确定性厌恶度随信息的获得而严格递减 .     

广义区间值直觉模糊数及其在工位评估中的应用

直觉模糊数及其在模糊多属性决策问题中的应用吸引了众多学者的注意, 而将直觉模糊数进一步拓展为 广义直觉模糊数也有一些文章涉及. 然而, 基于区间值直觉模糊数的延伸却较少有文献研究, 本文结合广义 直觉模糊数与区间值模糊数的定义、性质, 提出了广义区间值直觉模糊数的概念. 为服务于模糊多属性决策问题, 进一步引入了基于广义区间值直觉模糊数的加、减和数乘运算规则, 并证明了其在定义域上具有封闭性. 由此给 出针对广义区间值直觉模糊数的三条排序准则. 最后将广义区间值直觉模糊数的概念应用于生产线人工工位的 绩效评估案例中, 从而验证了本文提出方法的有效性和实用性.     

基于模糊证据推理的系统风险分析与评价

针对系统风险分析与评价中面临的模糊不确定风险信息建模问题,以及风险因素信息融合问题,在模糊集理论与证据理论研究的基础上,采用模糊证据推理技术, 提出了基于模糊证据推理的系统风险分析与评价方法的具体算法与处理操作流程.首先通过故障模式及影响分析进行风险识别,采用模糊信度结构模型建立风险不确定性的统一描述框架, 然后通过数据预处理算法、模糊证据推理信息融合算法以及模糊风险排序方法完成风险评价结果计算; 文末以某航天发射场火箭推进剂加注系统风险分析为例,验证了方法的可行性与有效性.该方法定量化分析系统部件的风险程度,为后续风险应对措施的制定提供辅助决策支持.     

直觉模糊框架内的区间证据组合方法研究

区间证据的组合是区间证据理论中的核心问题之一,尽管相关学者试图将D-S证据理论中的证据组合规则进行推广以实现区间证据的组合,但该问题仍未得到完全解决.目前已有的组合方法都是基于优化模型来确定融合结果中各基本概率质量(BPM)的上下界,不仅算法复杂度较高,而且这类方法不满足结合律,对多个区间证据进行组合时不能依次对各个证据进行组合,难以满足时域信息融合的需求.本文基于直觉模糊集与证据理论之间的关系,在直觉模糊框架内对区间证据的组合问题进行研究.首先基于证据理论定义一种新的直觉模糊运算,通过区间证据与直觉模糊集之间的相互转换,提出一种基于直觉模糊集的区间证据组合方法,该方法满足交换律和结合律,对多个区间证据进行组合时具有较强的灵活性.数值仿真表明,基于直觉模糊集的区间证据组合方法可以获得合理的组合结果,而且算法复杂度远低于现有方法.     

直觉模糊幂Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对需要同时捕获变量个体间的关联性和整体均衡性的信息融合问题,本文在直觉模糊环境下,将Heronian平均算子和幂平均算子相结合,提出了直觉模糊幂Heronian平均算子和直觉模糊加权幂Heronian平均算子.新算子利用Heronian平均算子的交叉运算来体现变量的关联性,同时引入支撑度系数来挖掘信息的相对贴近度,从而在信息融合过程中体现整体性.此外,还探讨了新算子的一些优良性质和特例,并给出一种多属性决策方法.最后,通过算例验证了该方法的可行性与有效性.     

基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法

定义了直觉正态模糊数及其运算法则、Euclidean距离、直觉正态模糊加权算术平均算子和直觉正态模糊加权几何平均算子. 针对准则值为直觉正态模糊数而权重信息不完全的多准则决策问题, 提出了一种基于直觉正态模糊集结算子的决策方法. 该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重, 然后利用集结算子对各准则进行集结, 从而得到各方案的综合评价值, 最后通过比较它们跟正负理想方案间的相对贴近度的大小, 得到方案集的排序. 实例表明该方法的有效性和可行性.     

基于Hausdorff度量模糊多指标群决策的TOPSIS方法

针对模糊多指标群决策中模糊数的比较与排序问题 ,定义了模糊数的 Hausdorff度量与乐观 -悲观效用函数 ,根据乐观 -悲观效用函数求出模糊多指标群决策问题的理想点和负理想点 ,进而由 Haus-dorff度量获得不同备选方案到理想点与负理想点的距离及其贴近度 ,从而在模糊多指标群决策中托展了理想点逼近方法 .最后 ,就带三角形模糊数与梯形模糊数的多指标群决策问题分别进行了深入的讨论 .     

一种混合型多属性决策问题的TOPSIS方法

研究了精确数、区间数和模糊数指标相结合的混合多属性决策问题，提出了一种基于理想点的多属性决策模型，给出具体的决策方法和过程．各方案的排序是根据其到正理想解的相对贴近度大小进行的，从而为解决混合多属性决策问题提供了一条新的途径．     

基于模糊贴近和不精确推理的雷达识别方法

基于模糊贴近和不精确推理，本文给出了快速雷达识别方法，它既考虑了已知数据的模糊性，也考虑了测量数据的模糊性，可用于每类雷达有多个模式的场合。仿真结果表明了该方法的可行性。     

基于置信规则推理的武器装备体系贡献度评估

针对武器装备体系贡献度评估中存在任务与能力关联复杂、数据处理缺乏有效性等问题,提出了基于置信规则推理的体系贡献度评估方法。首先,搭建了体系贡献度评估框架,通过使命分解和作战体系分析建立了“任务-能力”关联矩阵,并在此基础上构建了网络化多层次的评估指标体系。然后,利用基于置信规则推理的评估方法对体系作战效能进行推理。最后,根据体系贡献度评估模型计算武器装备体系贡献度。以空中遮断作战体系为例进行分析验证,结果表明该方法有效反映了体系的涌现性,客观评估了武器装备的体系贡献度,能够为装备迭代更新、作战体系发展规划提供理论支持。     

Fuzzy Logic Based Adaptive Control of Constrained Flexible-link Robot

ＦｕｚｙＬｏｇｉｃＢａｓｅｄＡｄａｐｔｉｖｅＣｏｎｔｒｏｌｏｆＣｏｎｓｔｒａｉｎｅｄＦｌｅｘｉｂｌｅｌｉｎｋＲｏｂｏｔＷＡＮＧＬｉＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａ...