基于管理者过度自信的企业最优投资路径研究

以行为经济学和动态最优化为基础,运用变分法构建基于管理者过度自信的动态收益模型,分析基于管理者过度自信的企业最优资本路径,进而得到管理者过度自信的企业最优投资路径。研究发现,管理者的自信程度与企业投资水平在每个时刻都是正相关,即管理者过度自信会导致企业在整个最优资本路径上的投资水平上升。     

部分信息下基于过度自信的动态最优消费投资决策

研究了投资者不知道风险资产的收益均值,并在过度自信的影响下,根据观测到的风险资产价格来推测其收益均值的真实值情况下的最优消费投资决策问题.将行为金融理论中过度自信这一重要的认知偏差纳入经典的最优消费投资问题中考虑,建立了部分信息下的最优消费投资决策模型,并运用随机动态规划原理得到了最优消费投资策略.在CRRA效用函数下发现,因风险资产收益均值的未知而导致的投资者套利需求为负,并得到了一个重要的结论:由于金融市场中信息的不完全,投资者过度自信时,其投资于风险资产的绝对值最优比例不一定增大.     

基于制造商碳减排过度自信的供应链协调研究

基于目前倡导低碳经济的背景,根据供应链决策的不同方式,对顾客低碳意识影响下的供应链协调问题进行研究.引入过度自信,构建由单个制造商和单个零售商所组成的供应链决策模型.研究表明:集中决策比独立决策下的产品碳减排率和供应链总利润更高;过度自信能够增大碳减排率、批发价格和零售价格,以及制造商期望利润,但是真实情况下的供应链总利润随着过度自信水平的增加而不断减小.     

基于双边过度自信的多任务委托代理模型研究

借鉴因决策者过度自信而导致众多知名企业"大起大落"的案例经验,同时考虑我国国有企业的经济与社会的多任务要求,在传统多任务委托代理模型的基础上,突破以往经济学的完全理性人假设,在所有决策人都有过度自信倾向的现实背景下,引入委托人与代理人的双边过度自信特征,求解并分析了在此情境中次优与最优规则下的契约设计。与以往单任务单过度自信的结论不同的是,当委托人与代理人对一项及两项任务的有利环境拥有较高过度自信时,代理人会产生高激励期望与高努力对应委托人的低激励与低努力认可;当双方对不利环境拥有较强过度自信时,委托人会提供高激励与高努力期望对应代理人的低努力与低可接受激励。     

创业企业家过度自信研究述评

创业企业家过度自信是影响创业绩效的核心变量,也是国外创业研究屡屡涉及的热点话题。目前,国内研究对此还缺乏必要的关注。为了推动国内创业研究和相关理论的整合研究,率先从创业企业家过度自信的本质、概念内涵、潜在影响以及如何校正过度自信对于创业绩效的影响几个方面进行全面、深入的评述,并对未来的研究方向进行展望。     

基于过度自信的双边道德风险规避问题

将过度自信、解聘补偿和代理人的解聘倾向引入委托代理关系,进行合同的重新设计,通过数理推导,分析过度自信对于努力水平、激励系数、固定报酬和代理成本的影响,建立了基于代理人过度自信的双边道德风险缓解机制,同时可以解决委托人激励代理人为实现企业利益而努力工作的激励效率低下问题.     

基于过度自信的零售商存货质押融资决策

企业对需求过度自信造成需求理解偏差,误导了企业的决策,从而造成存货质押融资决策与理性行为下的决策存在差异.针对考虑过度自信心理行为的存货质押融资决策问题,建立含销售努力、采购量与质押比例的过度自信零售商决策模型,并探讨需求期望值过高估计和需求预测过度精确对零售商销售努力投入、采购量与货物质押比例的影响.研究表明:当零售商具有过度自信心理行为时,其所需要的资金量越大;零售商过度自信程度越高,其质押比例越高;零售商的销售努力和采购量随着其过度自信程度的增加而增加,且预期期望利润与实际期望利润的偏差也随之变大;期望需求自信度引起质押比例、销售努力和货物采购量的变化比需求预测精度自信度引起的变化更大.     

基于MapX的公交网络最优路径研究

MapX是MapInfo公司向用户提供的具有强大地图分析功能的ActiveX控件产品.分析和讨论了公交网络的特点及公交最优路径算法,充分利用MapX控件的属性和方法以及面向对象语言的灵活性对公交网络最优路径进行分析.基于MapInfo平台建立了公交网络空间数据库和属性数据库,给出了在VC 可视化环境下基于MapX控件的公交网络最优路径实现方法及其应用.     

投资者过度自信下上市公司并购行为研究

我国资本市场发展不成熟,投资者非理性普遍存在.为探究投资者情绪对上市公司并购绩效的影响,利用沪深两市2007—2012年间上市公司发生的并购事件,将投资者与管理者非理性纳入同一框架,对投资者情绪、管理者过度自信与并购绩效的关系进行了实证检验.研究发现,投资者情绪对并购绩效具有"恶化效应",且投资者情绪影响并购绩效存在"管理者过度自信的中介效应".     

基于通货膨胀和损失厌恶的DC养老金最优投资

主要研究了通货膨胀和损失厌恶下的DC养老金的最优投资问题.首先,应用伊藤公式得到通胀折现后真实股票价格的微分方程.然后,在前景理论的框架下,考虑通胀环境下的退休时刻终端财富期望效用最大化问题,应用鞅方法推导退休前任意时刻DC养老金最优投资策略的显式解.最后,应用蒙特卡洛方法对结果进行敏感度分析,分析损失厌恶对DC养老金最优投资策略的影响.     

基于精英蚁群算法的交通最优路径研究

随着交通规模的增大,人们对自驾出行的质量需求越来越高,而在当前的交通最优路径选择的研究中,大多只考虑静态的交通路网场景,且忽略了通过交叉口时的代价,造成计算结果和实际行驶的代价之间误差较大.针对这一问题,基于Petri网络,建立了更精确的多因素道路交叉口交通路网模型,提出了基于精英蚁群算法的交通最优路径选择算法,并对经典蚁群算法提出两个方面的改进:第一,在信息素浓度的初始化过程中加入主干道引导和行车方向的引导,以加快蚂蚁群初始的搜索速度;第二,在全局信息素浓度更新时,使用双精英蚂蚁策略,采用相互约束的方式更新两条最优路径上的信息素浓度,解决了算法过早陷入停滞的问题,且计算出多个可供选择的路径.仿真结果表明,该算法在保证收敛性的同时,将搜索到最优路径的概率提升至100%;同时,在得到最优解概率均不低于90%的前提下,该算法的收敛速度是其他算法的数倍.     

基于环境因素的区域最优经济增长路径研究

当前区域经济中存在很多经济发展与环境保护不协调的现象,以牺牲环境来换取短暂的经济高速发展的思想仍然存在.那么,是否存在兼顾区域经济与环境协调发展的最优经济增长路径呢?本文试从经济控制论的思想进行初步的研究,得出存在这么一条唯一的最优路径使得区域经济发展与环境保护达到双赢,并进行进一步的讨论得出环境净化率、环保意识、排污收费率等与资本存量、消费水平的相互关系.     

投资者过度自信对金融市场的影响

总结了国内外对于过度自信的相关理论和实证研究,提出了投资者过度自信的表现及其对金融市场的影响.并提出相关建议.     

基于用户偏好的最优路径搜索

本文研究基于用户偏好的最优路径搜索,在预算约束下寻找一条满足用户偏好即关键字和权重偏好的最优路径.此研究问题是NP-hard.为了高效地解决这类查询问题,本文提出新的索引建立方法,在查询阶段利用索引结构过滤出候选节点集.另外,提出基于A*的路径搜索算法来做路径查询,并利用几个有效的剪枝策略加快算法的执行速度.在两个真实的签到数据集上的实验结果证明了本文提出方法的有效性.当预算时间设置为4～7h时,与已有最好的PACER算法相比,本文的路径搜索算法消耗的查询时间更短.     

基于电商平台过度自信的绿色农产品企业融资决策

在绿色农业快速发展的背景下,涉农中小企业融资难问题愈来愈突出,继而影响绿色供应链的稳定与发展.随着互联网的发展与电商平台的参与,电商融资为农业绿色发展注入新动力.基于“电商+合作社”农业生产经营模式,针对电商平台对绿色度影响价格方面存在过度自信心理行为,该文构建过度自信电商平台与合作社的博弈模型,研究过度自信对各决策变量以及各方收益的影响,通过数值分析进一步探讨在成本分摊契约下电商平台过度自信心理行为对各方收益的影响,并对比不同贷款利率对融资链收益的影响.研究结果表明：过度自信心理行为和成本分摊契约对绿色度、批发价、订购量和合作社收益有正向作用,但会损害电商平台的收益;在电商平台理性情形下,成本分摊契约可以协调融资链整体收益,但随着电商平台过度自信程度的加深,成本分摊对融资链协调作用减弱甚至会损害融资链整体收益;在电商平台理性情形下或者在过度自信程度较低时,低利率对融资链更有利,当电商平台过度自信程度较高时,高利率对融资链更有利.     

企业管理者过度自信与上市公司并购行为的绩效研究

企业管理者过度自信研究就是行为经济学、管理学研究的一块重要研究领域。本文通过对上市企业并购案例数据的收集,在对数据加工的基础上,利用定量与定性相结合的分析方法,阐述了企业管理者过度自信对上市公司并购行为绩效的影响。基于多元线性方程分析法,本文发现收购方的管理者越是过度自信,收购方从并购案中获得的异常报酬越少。企业管理者发起并购案的次数越频繁,企业股东在并购案公布后的收益越减少。     

基于蚁群算法的智能交通行车最优路径研究

本次研究介绍了蚁群算法的基本原理,基于单个蚂蚁路径搜索阐述了动态路网下行程时间的计算方法,建立了一套快速实现蚁群算法全局收敛的计算模型,并对智能交通行车最优路的搜索流程进行了详细的说明。     

基于GIS与约束条件下的最优路径规划研究

根据无人地面车辆自主导航的需求,提出一种给定任务点的约束条件下的最优路径实现方法. 首先基于地理信息系统（GIS）平台构建为车辆行驶提供先验信息的GIS数据库,并设计研究基于计算几何的路段匹配算法,同时结合A*算法进行全局路径规划. 然后根据无人地面车辆的运动特性和对路口识别的需求提出了新的路口模型,同时为保证无人地面车辆行驶轨迹的平滑性和对路口识别的精确性,对路口轨迹和U-turn轨迹进行了算法设计. 最后提出了动态重规划的行驶策略. 实际跑车实验证明了该设计算法的有效性.      

考虑过度自信的薪酬合同实验分析

用实验分析的方法探索不同风险态度时,股东对过度自信CEO的最优薪酬合同设计问题.通过建立股东和过度自信CEO的委托代理关系模型,并构造具体的数值实例解出最优薪酬合同后,在实验室的环境下控制CEO的风险态度及过度自信程度,检验理论模型中的最优解是否实现,从而为股东设计CEO的薪酬合同提供更加有效的参考和借鉴.实验结果表明,通过学习效应,股东和CEO的选择都向最优行动收敛,而且都显著水平地选择了理论预测的最优行动.最优的薪酬合同设计是,当CEO风险厌恶时,对低过度自信和高过度自信的CEO提供的薪酬分享系数较低,而中过度自信CEO的薪酬分享系数较高;当CEO风险中性时,对低过度自信和中过度自信的CEO提供的薪酬分享系数较高,而高过度自信CEO的薪酬分享系数较低.     

考虑通货膨胀影响的最优消费投资模型

最优消费投资问题是指投资者的资产在消费和投资之间进行分配,期望在时间区间[0,T]或[0, ∞)的消费效用或终值财富效用最大化.研究了在金融市场和消费市场上同时存在通货膨胀或通货紧缩情况下的最优消费投资问题,建立了通货膨胀折扣率的随机模型及最优消费投资模型,利用鞅方法和随机分析理论,求得了控制问题的值函数和具有反馈形式的最优消费投资过程.