基于惩罚—激励契约的三级逆向供应链协调

减少网络购物用户的大量退货行为,需要制造商、零售商、第三方物流企业的共同努力。以这三方组成的三级逆向供应链为研究对象,构建集中决策模型与分散决策模型,同时对两种决策模型进行比较分析,指出调整三方的单位退货损失,无法实现逆向供应链整体的协调,而基于惩罚—激励契约能够实现供应链的协调,并给出惩罚因子与收益补偿因子满足的条件及实施步骤。     

一种对程序故障行为和失效行为的聚类有效性验证方法

分析软件自身故障在软件运行过程中的行为规律是分析＂故障—错误—失效＂链式效应的基础.但在研究软件故障行为特征时面临的关键问题是故障行为集合的庞大与复杂.因此,如何约简故障行为集合是研究故障行为规律的基本前提.＂当两个程序具有相似的基本属性时,其故障行为和失效行为也具有相似性＂这一推断为约简故障集提供了良好的依据,但尚未得到验证.本文核心工作即验证该推断的正确性.为此,首先提出一种针对程序基准行为、故障行为和失效行为的表征方法;其次提出一种考虑最佳聚类数的程序行为聚类方法;最后设计一组基于故障注入的程序行为聚类实验,用以验证前述推断的正确性.其中,实验分别以计算密集型程序（SPEC CPU2000和SPEC CPU2006基准程序）和I/O密集型程序（IOZONE、DEBENCH等）作为目标程序集.实验结果表明,（1）程序行为的表征方法和聚类方法具有合理性和有效性;（2）以程序基准行为聚类结果为依据的故障行为和失效行为的聚类质量良好,以此验证了推断的正确性.     

区域建筑业科技竞争力综合评价与分析———基于中国各省市面板数据的实证研究

依据相关模型,提出了区域建筑业科技竞争力的评价指标体系,利用因子分析法对2010年全国30个省市的建筑业科技竞争力进行了测度和分析.实证结果显示,建筑业科技竞争力主要受到科技投入、技术基础、科技产出和科技保障四个方面要素的影响     

事件驱动、面向服务的物联网服务提供方法

物联网无缝集成了用户域、信息空间域和物理空间域,实现了＂人—机—物＂的动态协同,其应用常常涉及到跨业务域甚至跨组织的用户、业务流程和物理实体的实时动态交互.因此,物联网服务系统往往需要集成多个分布式的企业应用系统从而形成一个大规模复杂服务系统来实时协作完成一定的业务目标.目前,大多数已有研究工作主要集中于解决不同实体和应用系统间在动态交互环境下的互联和互操作问题.然而,如何在信息的提供方和消费者之间按需的分发感知信息、并基于物理世界所发生的变化动态的实时协同相关的企业服务或者业务流程做出快速反应尚没有系统深入地研究.为此,本文结合事件驱动架构和面向服务架构的设计思想,提出了一种事件驱动、面向服务的物联网服务提供方法,该方法能够便捷地支持感知信息的按需分发和聚合,并实现事件驱动的跨业务域甚至跨组织的服务动态协同.这种实现了＂时间、空间和控制＂解耦的服务提供方法极大地增强了物联网服务系统的灵活性和敏捷性,允许系统及时地对物理世界的动态变化做出快速响应.最后,通过实际部署的区域集中供热监控及热计量物联网应用进行了验证.     

基于压缩感知的土壤呼吸监测传感网动态采样调度策略

土壤呼吸监测传感网通常部署在野外,无法直接访问电力,并且土壤呼吸测量过程比较复杂、能耗较高,因此在满足重建准确度要求的前提下,希望以尽量少的采样次数来进行测量.利用土壤呼吸真实物理过程中时间序列的相关性,可以采用压缩感知理论来实现采样调度.本文提出了一种基于压缩感知的分段动态采样调度策略:利用前期测量数据进行分析得到的先验知识,对测量时间区间的数据序列进行分段线性拟合,依据分段数据子序列的线性程度度量指标,动态确定各段的采样率.土壤呼吸测量仪在进行监测时,按照分段动态变化的采样率构造压缩感知采样和重建所需的测量矩阵.实验结果表明,相比平均采样率相同的固定采样策略,本文提出的分段动态采样策略能够得到更好的重建质量,即如果以确定的重建误差阈值作为需求,则本文的动态采样策略具有更小的采样率.虽然计算动态采样率会带来一定的计算开销,但减少的采样次数可以节省更多的能量.本文提出的基于压缩感知的分段动态采样策略,虽然在土壤呼吸监测传感网的应用场景中进行了实验和分析,但其思想对于其他类似应用的采样调度和节能问题也具有借鉴价值和潜在的可应用性.     

房地产开发企业项目管理层执行力维度结构模型

编制了房地产开发企业项目管理层执行力调查问卷,通过对270份有效问卷随机分成的两个均等样本分别采用探索性因子分析和验证性因子分析方法.研究表明:房地产开发企业项目管理层执行力维度结构模型由领悟能力、计划能力、指挥能力、督导能力和创新能力等五维构成.     

多范例自动需求建模和分析: 一种基于本体的方法

提出基于组织本体的问题领域描述, 用领域用户能够理解的术语与他们交互, 引导他们提供需求. 提出以问题领域描述为起点的多范例自动建模和分析方法, 提出组织结构的合理性, 组织目标的可实现性和组织过程的可行性等三个分析准则. 分析的结果可以进一步引导领域用户补充和修改问题领域描述, 分析完成后得到的问题领域模型可以作为前期需求文档, 为进一步的软件需求建模提供依据.     

基于软件网络的软件系统演化规律验证和模拟

演化是计算机软件的固有特性.了解演化规律,可以改进软件演化过程,提高软件质量,降低维护成本.本文定义类依赖图,将软件系统描述为软件网络,基于网络度量验证软件演化规律,并讨论软件演化建模的可行性.首先针对Lehman的8项演化定律,设计3个方面的网络度量:网络规模、网络质量、以及结构控制.然后基于四个开源软件系统构建软件网络,统计网络度量;实证研究表明:支持Lehman的4项演化定律,否定另外3项,即复杂度提升、持续增长、以及质量折旧定律.最后分别采用E-R模型和模块依附模型模拟软件系统的演化过程,所生成的随机网络同软件网络的比较结果说明,软件演化存在客观规律,能够通过建模来重现甚至优化.     

冲积河流重金属污染物迁移转化数值模拟控制方程及其物理意义

基于以前重金属污染物在冲积河流中迁移转化的研究,本文运用环境化学、水力学、泥沙运动力学的基本原理并考虑到有关研究的最新进展,推导建立重金属污染物在冲积河流中迁移转化的数学模型,并以平面二维模型为例给出详细的推导过程和三个简化的计算实例.该数学模型由水流控制方程、泥沙运动控制方程、重金属迁移转化控制方程和悬移质泥沙颗粒相、推移质泥沙颗粒相和床沙颗粒相重金属污染物吸附解吸型对流扩散方程组成.重金属污染物迁移转化方程是一个质量平衡方程,它表明冲积河流中泥沙运动是如何影响重金属污染物迁移转化的.作为以前工作的一个重要进展,悬移质颗粒相、推移质颗粒相和床沙颗粒相重金属污染物吸附解吸反应动力学（或反应动力学简化为＂型＂）对流扩散方程是室内静态实验结果的延伸,它综合考虑物理输移,即对流、扩散和化学反应,这里主要是吸附解吸作用.应用本模型对三个简化的实例进行计算,即模拟计算重金属污染物在恒定、均匀挟沙水流中的迁移转化.所得计算结果合理,进一步阐明泥沙运动在重金属污染物迁移转化中的作用.理论分析和实例计算表明,重金属污染物在冲积河流挟沙水流中的迁移转化不仅具有一般污染物对流扩散的共性,而且具有因泥沙运动而带来的特性.     

堤坝溃决试验研究

近年来,由于在堤坝溃决的早期预警、应预案编制以基于风的堤坝设计方法等中的重要作用,堤坝溃决问题日渐受关注.本文介绍了在验室堤坝溃决试验中观察的堤坝溃决冲刷过程以试验分析结果.共进行了5组堤坝溃决试验,其中4组的试验材料为不同掺混比例的沙-粉沙-粘土混合料,另外1组试验材料为沙.试验堤坝高75 m,坝顶宽60 cm.试验结果示,＂陡坎＂冲刷（溯源冲刷）在由粘性混合土料填筑的堤坝溃决过程中扮演着非常重要的角色.在试验中观察了水流切冲刷、溯源＂陡坎＂表层流化、由溃决洪水射流冲击引起的＂陡坎＂基和＂陡坎＂的土力学坍失稳等冲刷象.对于沙质堤坝,其溃决过程主要由水流切冲刷主,其下游坝坡逐渐地、比较均匀地后移.沙-粉沙-粘土混合料中的粘性土部分极大地缓了堤坝溃决冲刷的速度.     

基于结构方程模型的大型工程建设项目关键风险因素及作用机理研究

在分析我国大型工程建设项目风险特征的基础上，构建项目风险识别框架。并通过因子分析识别出自然环境、技术、组织管理、资源管理、分包商管理、环保等6方面是大型工程建设项目的关键风险因素。此外，还研究了大型工程建设项目关键风险因素的作用机理及作用模型，并采用结构方程模型检验。     

How successful are dynamic factor models at forecasting output and inflation? A meta‐analytic approach

This paper uses a meta‐analysis to survey existing factor forecast applications for output and inflation and assesses what causes large factor models to perform better or more poorly at forecasting than other models. Our results suggest that factor models tend to outperform small models, whereas factor forecasts are slightly worse than pooled forecasts. Factor models deliver better predictions for US variables than for UK variables, for US output than for euro‐area output and for euro‐area inflation than for US inflation. The size of the dataset from which factors are extracted positively affects the relative factor forecast performance, whereas pre‐selecting the variables included in the dataset did not improve factor forecasts in the past. Finally, the factor estimation technique may matter as well. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于K-means聚类的快递企业客户细分方法

为了实现对快递企业客户的科学划分,制定差异化的客户营销策略,建立了一种基于K-means聚类的客户细分模型。对快递企业呼叫中心的客户相关数据特征进行了分析与预处理,确定了合理的客户细分变量,并建立了基于呼叫中心数据挖掘的客户细分流程。以某快递企业为例对客户细分方法进行了验证。结果表明该方法能够有效区分快递客户为敏感客户、节俭客户、高端客户、潜在客户与优质客户等五类,为进一步营销方案的设计提供决策支持。     

A constrained least squares method for estimating the effects of an unknown monotonically intervening factor

A constrained least squares method is developed for the estimation of the effects of an unknown intervening causal factor in regression analysis, when the unknown factor shifts the regression hyperplane monotonically upwards (downwards) over time. As an illustration, we estimate the price elasticity of cigarettes in the USA and the systematic shifts of the demand curve for cigarettes during the time period 1964-86 (these shifts presumably reflecting the heightened awareness of the general public of the potential dangers of smoking).     

A Dynamic Factor Approach to Mortality Modeling

Longevity risk has become one of the major risks facing the insurance and pensions markets globally. The trade in longevity risk is underpinned by accurate forecasting of mortality rates. Using techniques from macroeconomic forecasting we propose a dynamic factor model of mortality that fits and forecasts age‐specific mortality rates parsimoniously. We compare the forecasting quality of this model against the Lee–Carter model and its variants. Our results show the dynamic factor model generally provides superior forecasts when applied to international mortality data. We also show that existing multifactorial models have superior fit but their forecasting performance worsens as more factors are added. The dynamic factor approach used here can potentially be further improved upon by applying an appropriate stopping rule for the number of static and dynamic factors. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

Parsimonious modeling and forecasting of corporate yield curve

This paper investigates the sensitivity of out‐of‐sample forecasting performance over a span of different parameters of l in the dynamic Nelson–Siegel three‐factor AR(1) model. First, we find that the ad hoc selection of l is not optimal. Second, we find a substantial difference in factor dynamics between investment‐grade and speculative‐grade corporate bonds from 1994:12 to 2006: 4. Third, we suggest that the three‐factor model is sufficient to explain the main variations of corporate yield changes. Finally, the parsimonious Nelson–Siegel three‐factor AR(1) model remains competitive in the out‐of‐sample forecasting of corporate yields. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

Sparse Bayesian vector autoregressions in huge dimensions

We develop a Bayesian vector autoregressive (VAR) model with multivariate stochastic volatility that is capable of handling vast dimensional information sets. Three features are introduced to permit reliable estimation of the model. First, we assume that the reduced-form errors in the VAR feature a factor stochastic volatility structure, allowing for conditional equation-by-equation estimation. Second, we apply recently developed global–local shrinkage priors to the VAR coefficients to cure the curse of dimensionality. Third, we utilize recent innovations to sample efficiently from high-dimensional multivariate Gaussian distributions. This makes simulation-based fully Bayesian inference feasible when the dimensionality is large but the time series length is moderate. We demonstrate the merits of our approach in an extensive simulation study and apply the model to US macroeconomic data to evaluate its forecasting capabilities.     

植被因子对水土流失的影响

通过对国内外研究的总结以及植被对水土流失影响机理的分析得出,植被对水土流失有抑制的作用.在对水土流失进行预测和评价的过程中,作为诸多影响因子之一的植被因子,不论是在小尺度的试验研究中还是借助“3S”技术的大尺度研究中都是不可忽视的.大尺度研究所涉及的各种模型中,USLE模型及其各种修正形式是一种被广泛接受和应用的有效工具。     

Do credit booms predict US recessions?

This paper investigates the role of bank credit in predicting US recessions since the 1960s in the context of a bivariate probit model. A set of results emerge. First, credit booms are shown to have strong positive effects in predicting declines in the business cycle at horizons ranging from 6 to 9 months. Second, I propose to isolate the effect of credit booms by identifying the contribution of excess bank liquidity alongside a housing factor in the downturn of each cycle. Third, the out-of-sample performance of the model is tested on the most recent credit-driven recession: the Great Recession of 2008. The model performs better than a more parsimonious version where we restrict the effect of credit booms on the business cycle in the system to be zero.     

中国公共数据库数据质量控制模型体系及实证

在讨论公共数据库的公共产品属性及其制造过程的特点基础上,确定了公共数据库中数据质量的维度,提出了公共数据库作为特殊公共产品的生产过程中非技术数据清洗和数据稽查的概念,并建立了数据质量的变权综合评估模型.对公共数据库的数据制造过程质量控制进行了技术设计和博弈论模型分析,给出了各个环节的数据质量控制措施,并以此分析了当前中国公共数据库建设和运行中存在的问题和政策建议.最后,作为实例,提供了质量技术监督公共数据库的设计、运行、数据制造过程质量控制方法.