考虑声誉的风险投资多阶段动态融资模型研究

在对风险资本融资过程中风险投资家声誉的作用与影响进行分析与讨论的基础上，运用博弈论多阶段动态模型建立了一个风险投资家考虑声誉的两阶段动态融资模型并进行了分析，得出如下主要结论：受声誉影响的阶段的努力程度严格大于不受声誉影响的阶段的努力程度；受影响的时期越长，声誉对风险投资家的激励作用就越大，风险投资家的努力程度也就越高。最后还给出了一个例子具体地说明风险投资家两阶段动态融资模型的应用与分析。     

考虑声誉效应的应急物资储备系统动态激励模型

突发灾害发生后,应急物资需求量呈现爆发式增长,充足的应急物资对于保障灾后救援效果以及减少经济损失具有重要作用。通常情况下,政府在灾前委托一个或多家企业储备应急物资,一旦突发灾害发生,立即调拨所需物资至受灾区。但在实际情况下,由于政企合作契约的不完备及政企目标的差异与信息的不对称,企业很容易出现偷懒、消极怠工等道德风险,突发灾害发生时很难保障充足可用的应急物资。为此,在政企委托代理关系的基础上,引入声誉效应机制到政府和两个企业组成的应急物资储备系统,构建了考虑声誉效应的应急物资储备系统动态激励模型,求解了政企多期合作下政府最优奖惩系数和企业最优努力水平,给出了声誉效应机制发挥长期激励作用的条件。与不考虑声誉效应的应急物资储备系统激励模型相比,在一定条件下考虑声誉效应的应急物资储备系统动态激励模型可以提高企业努力水平,实现了供应链系统成员收益帕累托改善,降低了企业出现道德风险的可能性,有利于维护政企之间长久稳定的合作关系。     

利用声誉信息的机会主义行为对合作的影响

基于声誉的间接回报是合作演化的一类重要机制,其中的个体对声誉好的个体倾向合作,但自利个体利用声誉信息的机会主义是对合作的威胁。本文建立了演化博弈模型,群体中包含回报型个体和投机型个体。对一个简化模型的分析表明,当一代中交互次数较少时,投机型个体能够入侵回报型群体。对复杂情景的计算机仿真结果表明:当采用声誉对称计算方式时,群体合作水平较低;当采用声誉非对称计算方式时,群体合作水平显著提高。说明声誉非对称计算方式能够抑制机会主义促进合作。     

考虑顾客转移购买行为的在线产品定价策略

考虑平台声誉及顾客在平台间的转移购买行为,基于期望效用理论和博弈论,构建了竞争平台双方的两阶段动态定价模型,考察声誉差异电商平台的定价策略选择,探讨顾客转移对在线产品定价机制的影响。研究发现：声誉差异对平台的定价策略选择具有重要影响,平台双方价格策略具有趋同性且易陷入“猎鹿博弈”困境;相比于统一定价,基于行为的定价将降低企业第2阶段产品价格和利润,但会增加高声誉平台的市场份额;双方均选择基于行为的定价时,信息搜集成本不影响平台第2阶段的产品定价及利润;当消费者转移成本不为零时,基于行为的定价进一步降低平台利润,转移成本越高,平台利润越低。     

基于有效工资理论的腐败行为特征分析

有效工资理论认为充分高的工资可以刺激工人努力工作,避免怠工.利用同样的思想,通过分析代理人的最优决策来考察腐败.利用最优决策机制,得到一个非贪污条件,这个条件类似有效工资理论中的非怠工条件.如果这个条件成立,则腐败动机消失,廉洁是最优选择.在保持非贪污条件成立的前提下,得到一个边界的腐败收入值,当腐败收入小于这个边界值时,随着腐败收入的提高,有效刑期惩罚可以降低,对这个与直观相反的结论,给出了一个合理的解释;当腐败收入大于这个边界值时,随着腐败收入的增加,有效刑期应延长.     

基于Markov-评级选购双声誉模型的评级机构串谋激励约束机制

引入经济状态转移极限概率矩阵和双重声誉效应,改进评级选购博弈模型,构建马尔科夫-评级选购双声誉模型,分析双评级激励机制和约束机制解决评级机构串谋问题的适用条件。最后,运用数值分析和仿真进行验证。得出：当声誉效应满足一定条件时,双评级激励机制能预防评级“虚高”和“以级定费”串谋;经济发展状态分离下,约束机制能更有效地防止评级机构串谋和降低监管成本。     

在线交易卖家声誉对顾客信任和参与意愿的影响

将顾客感知声誉划分为质量声誉与责任声誉两个维度,构建了在线交易卖家(网站与店家)声誉与客户信任、参与意愿的关系模型。实证结果表明,高声誉的店家会提升网站的声誉,低声誉的店家会导致网站声誉受损;高声誉的网站也会使顾客对店家声誉评价较好,而低声誉的网站对店家声誉评价影响不明显。与此同时,它们共同对客户信任、参与意愿产生正向影响,其中网站声誉对参与意愿影响更显著,店家声誉对客户信任影响更显著。据此,提出了网站"聚人气"、店家"留客户"的电子商务发展对策。     

虚拟自主汽车智能驾驶行为模型的研究及实现

通过对智能驾驶行为的特点分析，提出了一种更符合实际情况的虚拟自主汽车智能驾驶行为模型。将复杂的驾驶行为分为五个单元，即感知单元、情感单元、碰撞避免单元、决策单元和操作单元，每个单元都代表一定驾驶行为，考虑了人的性格、心情、驾驶经验和驾驶技能等因素，并各自有其模糊变量和模糊规则。另外，该模型将自主汽车的3D模型与驾驶行为模型分开，使其更具通用性。并基于此模型，利用EON Reality^TM虚拟现实软件开发了一部具有激进型驾驶行为的虚拟自主汽车。应用结果表明：该模型通用、有效，为模拟驾驶器提供更加丰富、完善的虚拟交通场景，同时也可为无人驾驶汽车提供智能行为模型，尤其是碰撞避免单元的增加为汽车安全驾驶提供了有效的预警模型。     

基于行为概率和符号结构的行为管理制度设计

提出一种科学而实用的行为管理制度设计方法——符号结构化行为概率设计,提出了制度符号系统和结构图制图规则,提出了制度设计的三类优化问题: 一是最小失效率问题;二是最小成本问题;三是最大效率问题.开发了最小失效率问题的求解方法:边界法.这种方法的意义在于比一般的搜索法能够更快地找到制度设计的最优方案, 而且无需建立解析函数即可求解,从而对使用条件的要求比较宽松,具有大面积的推广应用前景,是制度设计的科学且实用的方法.     

基于数据爬虫与动态社会网络的公众环保行为演化研究

本文运用数据爬虫技术与社会网络分析方法对一个豆瓣公众环境保护小组的信息交互及相应的动态社会网络演化过程进行刻画,并在基于计划行为理论的绿色出行行为意愿模型的基础上:对嵌入在动态社会网络中的公众环保行为演化规律进行了研究.结果表明:在公众环境保护小组的社会网络形成过程中,社会网络的拓扑结构由最初的小世界网络特征迅速演变成为无标度网络特征;降低社会网络中行为主体的信息交互阈值、公众环保信息的差异程度、行为主体的易受影响程度将有利于公众环保豆瓣小组社会网络中信息的有效传播,行为主体对于公众环保信息的掌握与认知将能演化达到更加理想的状态,也将有利于促进公众环保行为的推广.     

基于活动的出行行为动态模拟方法

结合我国交通规划实际,研究基于活动的出行行为动态模拟方法,用一系列具有时间维和空间维的能调查得到的特征变量来描述出行行为 ,并应用蒙特卡罗方法对其进行模拟.重点研究模拟模型的建立和模拟的方法及过程,最后应用该方法模拟辽宁省某市城市居民的出行行为.结果显示所提出的模拟模型误差较小,能准确反映出行行为.     

基于过程知识库的行为激励定性模拟研究

首先构建了适用于行为激励系统的基于过程知识库的定性模拟方法，然后，建立了过程性综合行为激励定性模拟模型，最后，通过基于过程知识库的定性模拟方法研究了不同的激励策略对行为激励系统的影响，认为只有不断采用新措施使奖酬价值与工作绩效变化方向相同，才能使行为激励系统进入良性循环。     

基于实体行为的动态碰撞检测算法研究

碰撞检测算法的效率对虚拟战场的规模和真实感具有重要影响.提出了基于实体行为的动态碰撞检测方法,利用虚拟实体行为信息来减少静态碰撞检测的频率和次数.采用坐标投影法预测实体间最近可能发生碰撞的时间,有效地减少了每次动态碰撞检测的计算量.分析表明,该碰撞检测算法的计算复杂度与动态实体数目成线性关系.     

基于模糊认知图的高铁企业国际声誉形成机制仿真分析

为探究高铁企业国际声誉形成机制的动态演化过程,采用一种结合了结构方程模型和模糊认知图的方法进行仿真分析。预测分析结果表明：宏观因素、企业能力和被感知的能力均与国际声誉呈正相关,与国际声誉之间的相关性大小排序为宏观因素>企业能力>被感知的能力。诊断分析结果表明：宏观因素是引起国际声誉变化的最根本原因。混合分析结果证明了以宏观因素为核心采取综合干预措施,对国际声誉的提升效果最好。基于分析结果,提出了高铁企业提升国际声誉的对策。这种混合方法模拟了因素间的动态交互作用,并在不同假设情景下进行仿真分析,揭示了高铁企业国际声誉形成机制的动态演化过程。研究结果有助于拓展国际声誉形成机制的知识体系,也可为高铁企业采取针对性策略提升国际声誉提供实践参考。     

超大城市对我国经济的影响有多大?基于劳动投入,TFP和工资差异的分析

本文建立Rosen-Roback空间均衡模型,将总产出的增长分解为劳动投入、全要素生产率(total factor productivity,TFP)以及工资差异变化的结果,通过模型测算各城市、尤其是超大城市对我国经济的贡献度.利用285个地级及以上城市2002-2015年数据的研究表明,上海、深圳、北京、广州4座超大城市的模型贡献率排名前列、且都大于简单测算贡献率.要素分解测算表明,超大城市对全国经济的正面影响来自TFP提高和劳动投入增长,而工资差距扩大是超大城市带来的负面影响."反事实"研究的结果表明,从2002年到2015年,5座超大城市(京沪津广深)使得全国总产出增长提高了25.33%;如果5座超大城市不对全国的工资差异产生影响,那么我国的总产出还将再提高15.09%.本文研究还发现,长三角和珠三角的区域经济发展更为均衡,而京津冀地区的整体发展不够协调.鉴于之前还没有研究利用我国地级市层面的数据分析过超大城市对我国经济的影响,我们的研究填补了这一空白.根据实证研究的结果,本文提出了两点建议,其一是要进一步缩小全国平均工资与超大城市平均工资的差异,其二是要进一步推进京津冀地区协同发展.     

基于巢式和交叉巢式logit的行人步行行为模型

为量化分析行人行为并仿真行人步行轨迹,建立基于巢式和交叉巢式logit的行人步行行为模型.首先,提出建模思路,重点分析行为理论、NL模型和CNL模型等基本理论.其次,将行人分为自由流和非自由流两种状态,针对保持原方向、距离目的地更近、自由流下的变速、躲避对向行人和超越同向行人5种步行意愿,分别建立效用函数,构建行人步行行为的NL模型和CNL模型.最后,通过视频采集的数据,运用biogeme软件标定模型系数,并与实际的行人轨迹比较分析模型的准确性,发现模型能够以80.26%的准确性拟合实际行人轨迹.结果表明,模型能准确拟合低密度情况下的行人步行轨迹,具有实际应用价值.     

基于生成图的体系结构动态行为语义一致性验证方法

针对体系结构动态行为的语义一致性验证问题,提出了基于生成图的验证方法.首先根据体系结构的动态行为模型构建生成图,然后对生成图的逻辑结构和时间信息进行分析,来完成动态行为模型的逻辑关系和时序关系一致性验证.该方法不但能够有效解决动态行为的语义一致性验证问题,而且还能准确定位模型中出现问题的地方,指导用户进行模型不一致处理和优化动态模型.同时,生成图可供多个模型间的动态行为一致性验证,实用性更强,且在可理解性、可分析性等方面上相比传统方法具有较大改善.     

基于深度学习算法的行为期权定价

针对一类考虑了投资者微观结构随机变迁、投资者行为存在羊群效应以及非理性情绪的高维行为资产价格模型,推导出行为期权定价偏微分方程,构建了基于深度学习算法的行为期权定价方法:首先,基于费曼卡兹公式推导出行为期权价格的迭代方程;然后,用神经网络来逼近迭代方程中的期权价格关于标的模型空间变量的梯度函数;最后,通过深度神经网络参...     

基于生成图的体系结构动态行为语义一致性验证方法

针对体系结构动态行为的语义一致性验证问题,提出了基于生成图的验证方法. 首先根据体系结构的动态行为模型构建生成图,然后对生成图的逻辑结构和时间信息进行分析,来完成动态行为模型的逻辑关系和时序关系一致性验证. 该方法不但能够有效解决动态行为的语义一致性验证问题,而且还能准确定位模型中出现问题的地方,指导用户进行模型不一致处理和优化动态模型. 同时,生成图可供多个模型间的动态行为一致性验证,实用性更强,且在可理解性、可分析性等方面上相比传统方法具有较大改善.     

企业声誉：木秀于林，风必摧之？——基于市场传闻及澄清的经验证据

作为重要的资产和积极的信号,高声誉对企业而言一定是百利而无害吗？研究基于中国股票市场“传闻满天飞”的场景对此问题进行回答。通过手工收集并整理中国A股上市公司2007~2019年3 845个传闻,研究发现：相比低声誉企业,高声誉企业受到消极传闻的负面冲击更大,受到积极传闻带来的正面提升更小;高声誉企业应对消极传闻更愿意使用强否定,而应对积极传闻更不愿意使用强否定;在澄清之后,传闻带来的影响依然继续存在,高声誉企业受到消极传闻带来的负面影响依然更强,而受到积极传闻带来的正面影响依然更弱。进一步研究还发现,来自新兴媒体的消极传闻会给高声誉企业带来更大的伤害,高声誉企业应对消极传闻使用强否定时澄清效果更好,应对积极传闻滞后时间更长时澄清效果更差。该研究凸显了企业声誉是一把“双刃剑”,企业在关注其优势的同时,不能忽视其可能成为负担的另一面,应积极建立维护企业声誉的长效机制,形成良好声誉与企业发展互动的良性循环。