主观期望效用模型与实证分析

分析了传统的期望效用理论在实践中的一些局限,研究了人们在不同获取概率下对风险的不同的态度,引入安全系数SC(p),建立了主观期望效用模型,并用此模型解释了一些期望效用理论模型所无法解释的矛盾.     

多属性效用理论的一组公理

本文将多属性效用理论推广到无穷周期情况,建立一组公理。并由此公理得到一些有趣结论。     

期望效用最优意义的最优保险研究

最优保险的研究具有重要的应用价值.针对停止损失保险,应用零效用原理,得到了对于风险厌恶型投保人的最优保费免赔额应满足的方程,为保险定价提供了理论依据.     

基于私人和公共信息精度IPO定价的期望效用模型研究

在指数效用函数下,提出了基于私人信息和公共信息精度的IPO最优发行价和发行股份额的期望效用模型,并对最优解进行了求解和分析．研究结果表明：发行价格与申请发行股份数量负相关．发行价格随着公司基本价值条件期望的增加而增加,随着条件方差的增加而减小;噪音信息和调整成本,都将导致发行价格的部分调整;私人信息和公共信息都对股票发行价格和发行数量产生影响;随着私人和公共信息精度的增加,纳入到发行价格中信息的比例将增加：股份发行数量的调整与私人和公共信息存在着正相关关系．     

基于马尔科夫模型的期望效用序贯三支决策方法

投资决策过程中的收益和风险充满不确定性,需要通过评价投资决策过程中的效用来判断投资者是否应该投资以及如何投资.序贯三支决策可以有效模拟投资者的动态投资行为过程,为投资者做出最优的动态投资决策.文中通过马尔科夫预测方法来模拟预测投资收益与风险,引入期望效用理论模拟投资者对不同投资行为的偏好并建模,提出了一种序贯三支决策模...     

多先验决策者的打赌模型

从不打赌的角度讨论了具有双边私人信息的多先验决策者的打赌模型，给出了相应的反应函数和不可接受函数及其性质、模型能较好地描述决策者面临的实际情形，在直觉意义上，不存在赔率的ＢＡＳ性质。     

单个证券的比较──期望效用与随机占优

本文通过考察证券回报率的高阶矩，分析了单个证券之间随机占优的关系，揭示了随机占优与风险厌恶投资者的期望效用之间的联系，从而得到一个比较两个证券优劣的方法．     

大学生求职决策的不确定性分析——期望效用在就业决策中的应用

应用不确定性决策的期望效用理论，对大学生就业问题进行分析，其目的是理性地描述毕业生在面临各种不确定情况时的决策行为。     

增长曲线模型关于共轭先验的BAYES分析

从贝叶斯观点利用共轭先验考查了增长曲线模型。得到了参数τ和协方∑的边缘后验分布，并在此基础上给出τ的后验估计、估计域和∑的后验估计。     

基于广义期望效用理论的主观概率调整的一致性风险测度

在对广义期望效用理论进行综述的基础上,将该理论与一致性性风险测度联系起来,并利用广义期望效用理论中的Choquet期望效用函数,提出了一个主观概率调整的一致性风险测度.以中国股市中的一个资产组合为样本,利用二元随机波动率模型对资产组合收益率分布进行描述,并使用马尔克夫链蒙特卡罗的模拟方法对该分布进行模拟,计算了主观概率调整的风险值.     

基于可变模糊数据包络分析的多目标决策模型

多目标决策问题的两个关键步骤是各指标权重的确定和距离函数基准点的选择.为直接从数据集中挖掘指标权重,获取样本的一致性排序,研究了样本权重未事先确定的多目标决策问题,建立了一种先优化每个指标的客观权重使赋权后每个样本综合属性值趋于理想值;再通过相对距离测定,利用可变模糊模型计算样本相对隶属度矩阵的两阶段决策模型,最后给出了应用算例并同其他方法进行了对比分析.结果显示这种新方法计算结果稳定,能够对样本进行有效排序,不仅可以有效解决数据包络分析模型解不唯一的问题,而且满足样本与理想点和非理想点距离之和为1的条件,生成一致排序.     

基于秩依效用理论的集群内价格战博弈分析

根据秩依效用理论,引入情绪函数,建立新的集群内价格战博弈模型,在此模型上分析集群内部价格战竞争中博弈行为,以及价格战导致的集群内资源的不合理利用,尤其是受企业家的情绪偏好影响.因此,在传统的价格战基础上运用了考虑局中人的情绪偏好的秩依期望效用理论,得到的集群内价格战纳什均衡,来解释集群价格战问题.     

基于贝叶斯决策分析方法的工程投标决策研究

针对工程项目采购广泛采用招标投标方式的要求,利用贝叶斯决策分析方法对承包商依据招标文件的要求,进行合理的投标决策进行了分析,以便承包商在一定中标概率下确定合理的报价。     

关于风险厌恶度的一点注记

引入一种不同投资者对风险厌恶程度的比较概念，证明了这一比较概念可以由熟知的绝对风险厌恶水平来完整地刻划，从而说明这一概念的合理性。     

基于可能度的犹豫模糊PROMETHEE方法

 针对犹豫模糊多属性决策问题, 引入犹豫模糊可能度概念, 提出了基于可能度的PROMETHEE 方法。首先, 基于均匀分布的概率准则给出了犹豫模糊元比较的可能度公式, 并证明其性质;在其基础上结合PROMETHEE 法, 给出犹豫模糊多属性决策方法。本方法将传统PROMETHEE 的多步骤整合为一个公式, 简化了计算过程。最后, 通过实例验证了该方法的合理性和可行性。     

等级依赖期望效用模型的扩展研究

对期望效用理论传统改进模式中的等级依赖期望效用模型进行了详细的分析,提出了依概率序和依混合序的等级依赖期望效用模型.依混合序的等级依赖期望效用模型能同时解释Allias悖论与拆分效应,极大地扩展了等级依赖期望效用模型,增强了其健壮性.     

Worst-case conditional value-at-risk and conditional expected shortfall based on covariance information

In this paper, we study the worst-case conditional value-at-risk (CoVaR) and conditional expected shortfall (CoES) in a situation where only partial information on the underlying probability distribution is available. In the case of the first two marginal moments are known, the closed-form solution and the value of the worst-case CoVaR and CoES are derived. The worst-case CoVaR and CoES under mean and covariance information are also investigated.     

基于群决策的数据包络分析模型

研究基于群决策的带有偏好约束的数据包络分析(DEA)模型．针对群决策中偏好形式的多样性，在对不同偏好一致化的基础上，将各决策者的偏好集结成群组偏好，以此作为反映权重的主观信息．进一步将此信息与DEA模型中反映权重的客观信息集成，构造出一种基于群决策的DEA模型，最后给出了算例．     

基于近似支持向量回归机的多属性决策

将近似支持向量回归机应用到多属性决策问题,提出基于近似支持向量回归机的多属性决策方法。该方法从决策问题本身出发,构造学习样本,再通过近似支持向量回归机拟舍出多属性效用函数,从而实现对方案的排序。与支持向量机相比该模型参数少,核函数无需满足Mercer条件,算法简单、可靠。最后通过算例表明方法的可行性与有效性。