设备购买价格可变的确定性在线租赁策略

在线算法和竞争比分析是研究在线租赁的主要方法,而且一般是在租赁费用和购买价格不变的情形下给出最优投资策略。在已有研究基础上,建立了设备购买价格递减变化的离散型数学模型,给出了该模型下的最优投资策略和其竞争比的上界。最后,将市场利率进一步引入在线租赁模型中,使得模型更加贴近实际。     

复利下二重在线租赁竞争策略及风险补偿模型

基于实际租赁市场中存在着除纯租赁和纯购买外更多租赁形式的现象,提出了二重在线租赁问题.另外,考虑到资金的时间价值不容忽视,给出了考虑复利的二重在线租赁问题最优竞争策略及风险补偿策略,为决策者提供了决策参考.首先,运用竞争分析方法得到确定性最优在线竞争策略及其竞争比.接着,考虑决策者对设备使用时长的概率预期,给出了一定风险容忍度下最优的风险补偿策略.最后,通过数值算例说明利率、风险容忍度和预期概率对最优在线策略的影响,结果表明:在不同的复利率下,风险补偿策略的最优决策时间也不同;决策者风险容忍度越大,预期成功时获得的收益也越大;在给定的风险容忍度下,概率预期的引入对该问题竞争比性能有很大的改善.     

基于物价指数上涨的最优在线租赁决策模型

考虑到现实租赁市场设备租金费用及购买价格随着时间推移总体呈现出持续性上涨特征, 建立了基于物价指数上涨的在线租赁决策模型, 首先分析了该问题的最优离线策略, 其次运用在线算法理论给出了该问题的确定性最优在线租赁策略及其竞争比. 从提高策略的竞争性能角度出发, 基于风险控制思想, 给出了该问题的随机性最优在线租赁策略及其竞争比, 并运用两人零和博弈分析技巧严格证明了此策略是该问题的唯一随机性最优竞争策略. 进一步指出了确定性和随机性最优策略的竞争性能均随着购买价格上涨而下降, 也随着物价指数上涨而降低. 最后, 结合数值分析发现当存在通货膨胀因素时, 最优决策日期相对提前, 但策略的竞争性能显著降低, 这表明物价指数变动对在线租赁决策具有显著影响.     

考虑二手货市场的在线租赁决策与竞争

以往的在线租赁研究基于Karp提出的“雪橇租赁”模型,其假设当租赁方购买设备后不允许出售.研究了存在二手货市场的在线设备租赁问题,即购买的设备可在二手货市场上出售.讨论了设备在二手货市场出售价格为2种不同情形下问题的竞争策略.第1种情形,出售价格围绕购买设备的剩余价值(购买价格与价值损耗量之差)上下波动,分析了问题的离线最优解,并证明不存在具有常数竞争性能比的租赁策略.第2种情形为第1种情形的特例,其出售价格完全由购买设备的剩余价值决定,给出一个租赁策略,并证明了该策略为最优策略,其竞争比小于Karp“雪橇租赁”模型中最优策略的竞争比.     

在线住房租赁的竞争策略及其风险补偿模型

基于一般设备在线租赁竞争策略的基础上,分别研究了在线住房租赁问题在有无利率情形下的竞争策略,并建立了相应的风险补偿模型,从而在线置房者可以根据自己的风险容忍度和未来预期选择最优的住房租赁策略.另外,市场利率的引入使得在线住房租赁模型复杂但更贴近于现实中的住房租赁决策问题.通过具体实例进一步说明了市场利率下在线竞争比更小,而且竞争比关于市场利率递减;同时也说明了风险补偿模型中最优约束竞争比要小的多.     

可分资产的在线租赁策略及其竞争分析

基于现实租赁活动中有许多租赁现象属于连续可分资产的在线租赁问题,应用在线问题之竞争分析的方法讨论了其在线租赁的最优决策方案.首先针对所租赁资产连续可分的特点,提出了风险控制策略.其次通过竞争比理论分析证明了风险控制策略是该问题唯一最优策略,而且得到了最佳竞争比.同时给出了具体租赁过程中每期的购买值和租用值的计算公式,为实际应用提供了方便.最后通过数值分析,进一步阐释和显示了风险控制策略的最优竞争性能.     

在线租赁问题的随机性竞争策略

在线算法与竞争分析是研究信息不确定决策问题的一种新工具,应用该方法研究在线租赁问题是近年来国内外的一个研究热点.在前人研究基础上,采用博弈论中Nash均衡的混和策略思想并运用竞争分析理论中常用的敌手分析法,针对离线人具有遗忘性竞争对手的特点首先讨论了不存在市场利率情形下在线租赁决策的随机性竞争策略,指出在线人在有限维策略空间内(其维数为设备购买价格与设备租赁费用的比值)必定存在着最优的随机性Nash混和竞争策略,随后将该结果进一步扩展到了存在市场利率情形时的随机性Nash混和竞争策略.另外,通过数值对比分析,发现市场利率的引入使得策略的竞争性能得到显著改善,并且随着市场利率的增大其随机性Nash混和竞争策略的竞争比越小,即投资者若考虑到资金的收益及市场风险因素后将会采取更加谨慎稳健的投资策略.     

离散型两斜率在线租赁问题

两斜率在线租赁问题是经典的在线租赁问题的一种自然的推广.基于在线租赁问题的研究分为离散时间和连续时间,鉴于已有文献对连续时间情况下两斜率在线租赁问题进行了讨论,本文研究离散时间情况下两斜率在线租赁问题.我们的讨论包括确定性竞争策略和随机性在线策略.关于确定性策略,一个竞争因数为2-[1+(s-1)a]/s的最优策略被给出.对于随机性策略,本文提出了风险均衡策略,并通过竞争分析的方法证明了该策略是唯一最优策略.最后,对两种策略的竞争性能做了分析和讨论·分析和讨论的结果表明:考虑两斜率能改善经典问题的竞争比,考虑离散性能比连续性提高决策效率.     

二重在线租赁问题的竞争策略及其风险补偿模型北大核心CSCDCSSCI

基于实际租赁市场中存在的各种租赁优惠现象,提出了二重在线租赁问题。利用在线算法和竞争分析理论得到了二重在线租赁问题的确定性最优在线策略;考虑决策者的风险容忍度及对未来设备使用时长的预期,建立了二重在线租赁问题的风险补偿模型,并给出了最优的风险补偿策略;最后,利用算例分析说明预期和风险容忍度对风险偏好决策者收益的影响。结果表明,在一定的风险容忍度下,当预期成功时,风险补偿策略能给决策者带来更大的收益,而且在一定的概率预期下,随着风险容忍度的增大,策略的最优约束竞争比逐渐减小,竞争性能逐渐提高。     

基于所得税的设备赁购问题在线策略与竞争分析

由于所得税在企业租赁和购买设备时影响成本的方式不同导致实际设备使用费发生变化,因此,需要在市场环境下考虑所得税对企业设备赁购行为决策的影响。将所得税概念引入经典在线租赁问题,提出了基于所得税的在线设备赁购问题。给出了该问题的离线最优解,设计了在线赁购策略RBS和租赁策略RS并进行竞争分析得到策略竞争比和问题下界。当设备寿命期内一直租赁费用与设备购置费用比值小于与所得税税率相关的函数值时,证明了策略RS是最优在线策略。最后,通过算例,结合实际中一般居民企业、小型微利企业和高新技术企业等3种不同类型企业缴纳的不同所得税税率,证实了所得税税率高低会影响企业的在线设备赁购决策和技术更新行为。     

非线性指数回购合同约束的占线租赁问题

考虑到设备的使用寿命通常呈现出更一般的非线性衰减,本文以非线性指数价格函数为回购合同约束建立了占线租赁决策模型,并得到了模型的最优竞争策略。首先分别对指数非线性回购合同进行数学刻画并讨论了其相关的一些性质。其次对存在旧货市场的离线租赁问题进行最优分析,进而提出该问题的占线租赁策略,并运用竞争分析方法从理论上完美证明了该策略的最优性。与经典的占线租赁模型比较发现,其竞争比小于Karp"雪橇租赁"模型中最优策略的竞争比。另外,本文提出的具有回购合同约束的占线租赁模型是对已有研究仅考虑新货市场进行扩展突破,即考虑了允许旧货市场的存在,是对现有占线租赁模型库的一个有益补充。     

两阶段在线租赁的竞争策略

将连续使用设备的单阶段在线租赁推广到间隔使用设备的两阶段在线租赁,给出两阶段在线租赁的竞争策略及其竞争比上界。进一步解决可折旧设备两阶段的在线租赁问题,使得问题更加贴近实际租赁问题,从而为大型设备投资者提供更好的决策依据。通过数值实例说明两阶段租赁竞争比小于剔除间隔后的单阶段租赁竞争比,进而验证结果的有效性和可行性。     

二重在线租赁问题的竞争策略及其风险补偿模型

基于实际租赁市场中存在的各种租赁优惠现象,提出了二重在线租赁问题。利用在线算法和竞争分析理论得到了二重在线租赁问题的确定性最优在线策略;考虑决策者的风险容忍度及对未来设备使用时长的预期,建立了二重在线租赁问题的风险补偿模型,并给出了最优的风险补偿策略;最后,利用算例分析说明预期和风险容忍度对风险偏好决策者收益的影响。结果表明,在一定的风险容忍度下,当预期成功时,风险补偿策略能给决策者带来更大的收益,而且在一定的概率预期下,随着风险容忍度的增大,策略的最优约束竞争比逐渐减小,竞争性能逐渐提高。     

带预期的占线周期性折扣租赁策略

在雪橇租赁模型基础上,考虑占线决策者还可以以T天为周期进行租赁,租赁价格具有一定折扣的租赁选择.给出了这种租赁模型下的确定性竞争策略,并证明其具有最优竞争比.进一步建立了带预期的占线租赁模型,针对租赁者的不同预期设计策略并分析其竞争性能.     

风险补偿模型下的在线库存管理策略

库存管理是企业经营活动的一个重要组成部分,更加有效的库存管理策略可以大大减少库存费用,对于企业的经营业绩非常重要。在前人研究的基础上,本文根据风险补偿模型,考虑预期采购价格一旦达到或低于h,则在余下的阶段采购价格一直不会高于h情况下的最优在线采购策略。文章分析给出了新的在线采购策略和约束竞争比,最后的数值结果表明在新的预期下,最优约束竞争比有很大改善,且发现参数h是影响约束竞争比的最主要因素。     

单向可替代报童问题的最优在线订货策略

针对需求信息未知的情形,建立了单周期具有单向可替代性的两产品在线订货报童模型,设计了有效的在线订货策略并进行竞争分析,给出了该问题的最优竞争比以及对应的最优订货量。最后通过对相关算例的分析,表明本文所设计的在线策略具有合理性和有效性。     

集成有限个专家意见的在线投资组合策略

基于弱集成算法的在线学习特征,该文探讨了它在在线投资组合选择中的应用,考虑了根据有限个专家意见进行决策的情形.首先将弱集成算法应用到投资于单只股票的专家意见,得到了在线投资组合的单一集成策略,并给出了该策略的竞争性能分析,证明了单一集成策略能够追踪最好的股票,实际投资决策中,投资者可能会选择多只股票进行组合投资,进一步将弱集成算法应用到投资于不同股票数目的专家意见,得到了在线投资组合的混合集成策略;证明了混合集成策略实现的累积收益与最优专家意见实现的累积收益相当.在长期投资组合上的数值算例表明了该文给出的单一集成策略能够实现与最好股票相当的收益;混合集成策略能够实现与最优定常再调整策略相当的收益,且与泛证券投资组合策略相比,能够获得更多的收益,具有较好的竞争性能.     

带有信息有限预知的片堵塞加拿大旅行者问题

提出突发性片堵塞下的实时路径选择问题即片堵塞加拿大旅行者问题(regional blockages Canadian traveller problem),考虑出行者对堵塞信息有限预知的情形,从在线问题与竞争策略的角度,建立片堵塞加拿大旅行者问题在线路径选择模型,设计贪婪策略,结合片堵塞中多条路段同时发生堵塞的特点,通过比较信息预知点到片堵塞起始点的路段(预知路段)通行时间与最短路径上堵塞路段恢复时间的大小来分析策略的不同情形,证明贪婪策略竞争比,并讨论影响贪婪策略竞争比的预知路段通行时间临界值.     

基于近似校正的集成动态专家意见在线投资组合策略

长期投资决策过程中,过去时间较长的数据对当前的决策影响较小,投资者往往参考近期的信息进行决策.考虑这种情形,该文基于最新股价信息,应用一次指数平滑法将专家意见逐步近似校正,提出了集成动态专家意见的在线投资组合策略.考虑到交易费用是影响投资决策的重要因素,进一步给出了带交易费用的集成动态专家意见的在线投资组合策略.从理论上证明了在线投资组合策略与最优专家意见在实现累积收益方面的表现几乎一样好,表明其相对于最优专家意见具有较好的竞争性能.基于股票市场历史数据的数值分析结果表明:在交易费用分别为零与非零时,该文提出的策略在实现累积财富方面均能追踪最优专家意见;与已有相关策略相比,能实现更多的收益,在风险指标及风险调整后的收益指标上的表现相当,并且对交易费用的敏感程度也相近.     

特殊在线优惠卡问题及其竞争分析

商家在策划优惠卡发行时需要严密论证发行价格和折扣率等因素对消费者消费行为的影响. 利用在线算法和竞争分析理论, 研究了消费者对同时发行的两种优惠卡的在线决策问题. 一方面得到了最优确定性策略及其竞争比; 另一方面构造了一个随机性策略, 得到了最优随机性策略竞争比的一个上界, 并利用Yao引理得到了随机性策略最优竞争比的一个下界. 借助于数值算例, 分析了各因素对在线策略及其竞争比的影响. 研究结果可以为优惠卡发行价格和折扣率的决策提供依据.