基于认知心理学的证券投资者认知与行为偏差形成机理研究

认知与行为偏差普遍存在于整个投资决策中,对投资决策产生重要影响,而且在中小投资者的投资活动中表现尤为显著,对个体投资者的财富、社会经济发展和市场稳定等造成了侵害。本文将从认知心理学角度,构架了投资者行为决策模型、投资者决策信息加工模型与投资者认知与行为偏差作用机制模型,借鉴认知心理学前沿研究成果与理论从投资者自身认知心理角度研究投资者偏差存在的根源,深入探讨投资者认知与行为偏差产生的内在机理与作用机制,并针对性地提出相关政策建议与解决途径。     

考虑决策惯性的随机网络路径选择与交通流分配模型

本文针对随机网络的出行情境,分析了出行者路径选择中的惯性行为及其影响因素,提出了可变的可靠性价值系数以描述出行者的决策惯性,进而定义了随机网络中考虑决策惯性与风险规避的路径选择决策,并给出了相应的数学表达.通过分析发现,本文建立的考虑决策惯性的路径选择决策模型具有一般性,能考虑多种有限理性因素对出行者路径选择的影响;并且,通过特定的参数设置,能表示为文献中现有的多种随机网络路径选择决策模型.随后,定义了随机网络考虑决策惯性的用户最优均衡,并给出了等价的非线性互补问题,对模型的解的存在性和解集的性质进行了讨论.本文还构建了算例,对用户最优均衡模型的性质进行了分析和说明.     

考虑战略顾客行为的制造商成本削减及定价策略

基于战略顾客的等待特性,构建了考虑制造商成本削减的两阶段决策模型,采用动态规划方法及理性预期均衡理论,得到了在价格不变、动态定价和价格承诺策略下制造商的最优定价与投资决策,分析了顾客的耐心程度对最优决策及利润的影响.结果表明,随着顾客耐心程度的增加,在动态定价和价格承诺策略下,第一期价格的变化受到成本削减投资有效性和初始生产成本的共同影响.相对于动态定价与价格不变策略,价格承诺策略更能抑制顾客的战略等待行为,为制造商带来更高的利润.     

编队协同对地攻防对抗多级动态决策方法研究

针对编队协同对地攻击的攻防对抗系统的强对抗性、多目标性和多层次性,运用军事对抗的动态状态空间模型,建立了主从递阶互动决策模型——Nash-Stackelberg-Nash决策模型,重点解决军事对抗中寻求多级动态决策的联合最优策略问题。仿真结果表明,该决策模型应用于编队协同对地攻防对抗决策系统,良好的解决了两级对抗动态决策问题,并达到了较好的作战效果,能够为作战对抗提供有力的战场分析依据。     

考虑有限理性行为的大型工程复杂大群体动态决策仿真

大型工程决策问题是一项涉及到多元利益相关者和多层次决策目标的复杂系统工程,需要综合利用众多专家和社会大众的智慧和经验,而在群体动态交互过程中决策者会由于偏好差异和利益冲突等产生自主博弈行为。因此,基于有限理性的视角,利用观点动力学对大型工程复杂大群体决策的个体观点交互过程和自主博弈行为进行仿真和分析,考虑决策者不同的个性特征(如固执程度和说服能力)对个体策略选择行为和群体交互进程的影响,进而引入决策主体的记忆和学习机制,使得大型工程群体决策的管理方法更加贴近和符合项目决策者实际的决策心理和行为特征。最后通过数值仿真得到大型工程群体决策的动态演变过程,结果表明动态群体决策的个体观点交互过程最终会收敛到单个大的观点簇。     

资金约束条件下机构投资者最优投资策略

在机构投资者投资面临资金约束的前提下,考虑投资过程的内生流动性风险,假设机构投资者不进行交易时股票的价格运动服从不带漂移项的算术布朗运动,以股票购买量为控制变量,得到机构投资者最小平均成本投资策略;考虑投资者的策略对市场新信息的动态反应,将静态最优策略扩展为动态相机投资策略.Monte Carlo模拟的结果表明动态相机策略所用平均成本低于静态最优策略.     

基于模糊马尔科夫理论的机动智能体决策模型

针对机动作战仿真背景,运用智能体理论研究战术机动智能体的最优机动决策问题。对传统的马尔科夫决策模型进行了扩展,通过定义攻击威胁下机动智能体的模糊状态空间、模糊状态转移规律和决策收益,建立了模糊战术机动决策模型,较好地描述了实际作战决策中的模糊认知、分析、判断等信息处理过程。通过引入强化学习手段,提出融合指挥员先验信息的Q学习算法和状态动态分类识别算法,对状态转移规律不易确定时模型的求解进行了研究;仿真实验验证了模型和算法的有效性。     

考虑服务水平约束的制造商定价和交货期联合决策

以M TO制造企业为研究对象,分析服务水平高低对制造商定价和交货期决策的影响。分别建立不考虑和考虑服务水平约束时定价和交货期联合决策模型,以最大化期望收益为目标,得到制造商的最优定价、最优承诺交货期和最大期望收益。并且通过分析可知,服务水平高低对最优决策的影响是分段的;其中对最优价格的分段影响,还与持有成本以及价格和交货期敏感系数的大小有关;并且当服务水平等于不考虑服务水平约束下最优承诺交货期的概率分布值时,期望收益达到最大。     

易变质新产品定价与补货联合决策模型

考虑新产品情境下,产品扩散,重复购买和产品变质特征对企业定价与补货决策的影响.将重复购买率引入包含价格效应的Bass模型构建了需求演化函数,从而建立了易变质新产品定价与动态批量补货联合决策模型,设计了求解算法,并给出了算例分析.结果显示,定价与补货联合决策是必要的.最优价格与产品扩散速度及重复购买率呈先减小后增大的U型关系.最优价格随着消费者主动购买意愿的增加而增大,随着产品易变质程度的增加而减小.     

基于集配中心供应商协同配送主从决策机制

为有效实现基于集配中心装配式供应链上游供应商协同配送,构建了考虑成本协调的协同主从决策机制;分析了零部件供应商和集配中心成本结构,对比供应商分散决策、集配中心决策和联合决策模型,建立以集配中心为主方,供应商为从方的主从决策模型。集配中心给出最优订购批量,供应商以最优配送批次响应。模型中引入成本补贴因子进行企业间协调。结合算例分析,比较了4种决策机制下的配送决策和相关成本。研究表明,主从决策是一种有效的协同决策机制,能有效降低系统物流成本和生产准备成本,提高供应链效率,激励供应商参与协同决策。     

机载软硬杀伤武器协同使用的动态决策方法

针对空战中电子战系统和火力打击系统在空域、时域和频域中的最优协同使用,构建了以指控中心为决策主体的软硬杀伤武器协同作战框架。首先建立了软硬杀伤性武器的有效作战使用空域、频域和时域模型,然后结合每一决策时刻的战场实时态势得到当前的协同作战使用的静态可选方案集,再采用以全过程综合作战效能最大作为决策策略的马尔可夫动态决策模型,通过迭代求极值得到全作战过程的软硬杀伤行为最优协同使用方案,最后指控中心将决策结果解释为具体的作战战术参数,完成作战指挥控制。仿真实例说明该方法能根据战场态势的动态变化实时得到软硬杀伤性武器的最优使用方案。     

随机冲击下的最优变现策略

相对于普通投资者，大规模持有某种资产的机构投资者在交易这种资产时．其行为会导致资产价格的单向变动，从而产生流动性风险。本文考虑在随机冲击下机构投资者的纯卖变现行为，利用最优控制理论研究内生的最优变现时间问题。敏感性分析表明．最优变现策略和变现时间由市场价格波动率、资产的流动性和机构投资者的风险厌恶偏好共同决定，需要投资者相机选择合适的最优变现策略。     

基于经营性期权的投资决策

经营性期权使投资者能有效地规避投资风险，并对有利状态加以充分利用，考虑经营性期权后，投资项目的最优决策将发生变化。在利润最大化目标下，经营性期权的执行与否将直接影响到投资总收益，从而影响项目的决策，本文主要研究考虑投资缩减期权和投资扩展期权后，投资项目的最优决策。     

基于损失厌恶和模糊厌恶的分布鲁棒投资组合模型

从行为金融学的角度,考虑投资者的损失厌恶和对资产收益均值的模糊不确定特征,研究风险资产收益分布未知条件下的分布鲁棒投资组合问题.假设收益率均值属于椭球不确定集,构建基于损失厌恶和模糊厌恶的鲁棒投资组合模型,并得到满足最坏可能分布的最优解.进一步应用数值算例分析投资者的动态损失厌恶特征及不同的初始损失厌恶和模糊厌恶程度对模型的影响.结果表明:在模糊中性和模糊厌恶条件下,积极投资者在最优期末财富方面的投资绩效优于保守投资者;损失厌恶和模糊厌恶系数越大,投资者的最优期末财富越低.     

考虑同事偏好的项目-员工匹配决策

针对项目-员工匹配决策问题,本文给出了一种考虑员工间具有同事偏好信息的匹配决策方法。首先,根据项目和员工给出的弱偏好序信息计算员工对项目、项目对员工、员工对其他员工的满意度;其次,构建考虑同事偏好的多目标匹配决策模型,该模型改进了传统的蚁群算法,通过求解匹配模型获得最优匹配结果;最后,通过数值分析验证了决策模型的可操作性。     

基于马氏决策过程的突发传染病防控决策模型

研究防控突发传染病在人群接触网络上传播的动态决策问题,在时间维度扩展传染病接触网络模型,真实描述疾病的时空传播规律.综合考虑免疫与隔离措施,基于马尔可夫决策过程构建突发传染病防控动态决策模型,动态生成防控方案,最优化决策周期内的整体决策效果.以典型情景为例建模并仿真求解,验证了模型的可行性和有效性;求解模型得到的动态决策方案可有效抑制疫情规模,为突发传染病防控提供决策支持.     

投资者有限理性与信息披露的资本成本效应

在行为金融框架下研究上市公司信息披露的资本成本效应,分析投资者有限理性和异质信念对上市公司信息披露决策的影响,揭示上市公司有限信息披露的机理。研究表明:针对不同的投资者信念差异环境,上市公司具有不同的最优信息披露数量决策,上市公司在最优数量内进行信息披露才能带来负向的资本成本效应。上市公司信息披露的资本成本效应随信念差异的不同而变化,当投资者过度自信导致信念差异时,上市公司进行信息披露的负向资本成本效应最大。投资者过度自信时,最优信息披露数量随理性投资者比重的提高而减少,投资者反应不足时,则相反。信息精度越高,最优信息披露数量越大。     

基于决策树和BN的自动驾驶车辆行为决策方法

交通环境中存在着众多影响自动驾驶车辆行为决策安全的不确定性因素, 准确并及时地处理不确定性因素对自动驾驶车辆安全至关重要。因此, 建立了以人工驾驶行为分类为基础的贝叶斯网络(Bayesian network, BN)行为决策模型。利用决策树分类算法对人工驾驶行为进行分类, 利用BN建模驾驶环境并生成最优驾驶动作, 此方法既可以及时地分析人类驾驶员行为类别, 又能够充分考虑驾驶场景中的不确定性因素。利用仿真工具PreScan设计仿真实验, 仿真结果表明行为决策模型能够给出安全、合理的自动驾驶车辆行为。     

"奖优罚劣"的动态多指标灰色关联度模型研究

针对动态多指标系统决策特点 ,利用灰色关联分析方法提出了一种新的“奖优罚劣”的动态多指标决策模型。该模型不仅对指标进行初始化处理时使用了“奖优罚劣”原则 ,而且通过构造相关矩阵 ,利用特征根、特征向量的性质 ,构造最优指标体系 ,并由此确定最优指标体系中各指标的权重。通过计算决策对象与理想矩阵、负理想矩阵的关联度 ,进而得到决策对象的排序结果。模型中充分考虑了指标的成长特性 ,将其整个系统的成长特性进行比较 ,作为关联度的一部分。在经济决策的实际问题中应用该模型 ,取得较好的效果     

基于动态能力需求的鲁棒性武器系统组合决策

针对动态能力需求下武器系统组合决策问题,建立了鲁棒性武器系统组合决策模型。首先,基于能力需求动态演化的不确定性,采取决策树的形式建立能力需求多阶段演化模型;然后,基于能力需求的演化模型,定义了考虑鲁棒性的“系统组合能力-能力需求”的能力风险及相关函数,将该能力风险作为决策的准则;为了解决系统组合爆炸的问题,采用差分进化算法获取鲁棒性武器系统组合决策问题的最优解;最后,通过一个实例验证所构建模型的有效性和合理性。