影子价格理论的应用误区分析

资源的影子价格是对资源合理配置的重要依据,是企业调整与优化生产方案的一个重要参考因素,本文运用线性规划有关理论并结合具体实例,探讨了一些关于影子价格理论应用的不正确提法,提出影子价格的新内涵:影子价格是对瓶颈资源的价值估计和对其重要性的认可,并且从中得出一些有益的结论.     

基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（improved fireworks algorithm based on convex optimization, CVX-FWA）来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。     

基于5G的无线携能通信技术研究与发展

无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)技术提高了频谱的利用率,同时可实现传统网络的节能减排,为网络提供了更智能的自治能力、更广泛的覆盖范围、更高度集成的系统能力等美好前景.针对这一新的研究领域,本文从资源优化分配和安全传输的角...     

Does a lot help a lot? Forecasting stock returns with pooling strategies in a data‐rich environment

A variety of recent studies provide a skeptical view on the predictability of stock returns. Empirical evidence shows that most prediction models suffer from a loss of information, model uncertainty, and structural instability by relying on low‐dimensional information sets. In this study, we evaluate the predictive ability of various lately refined forecasting strategies, which handle these issues by incorporating information from many potential predictor variables simultaneously. We investigate whether forecasting strategies that (i) combine information and (ii) combine individual forecasts are useful to predict US stock returns, that is, the market excess return, size, value, and the momentum premium. Our results show that methods combining information have remarkable in‐sample predictive ability. However, the out‐of‐sample performance suffers from highly volatile forecast errors. Forecast combinations face a better bias–efficiency trade‐off, yielding a consistently superior forecast performance for the market excess return and the size premium even after the 1970s.     

战区物资调运数学模型研究

如何优化分配,合理调运,及时准确地完成后勤保障任务,是现代战争中战区物资调运面临的重要问题之一.基于运输问题,就现代战争条件下战区物资调运问题的各种情况建立了数学模型.该模型可用于后勤物资保障的决策支持系统及指挥自动化系统,为解决战时后勤保障供应问题提供了新的理论方法和思路.     

金融系统的资源配置功能与经济增长

建立内生增长模型研究金融系统资源配置功能如何促进经济增长 .结论 :通过提高“创新平均成功概率”,增加“创新投资比例”、“储蓄转化比例”和储蓄率 ,金融系统能够促进经济快速稳定增长 .另外本文还得到产出 -资本比“阶跃”增长图象.     

基于变分不等式的网络广告资源分配的超网络模型

为优化网络广告资源分配,提高网络广告的效应,建立了由m个公司和n个网站构成的网络广告资源分配的超网络模型.模型中采用点击量、转化量及显示概率作为权值的展示量来说明广告效果,得到了模型的优化条件并且将其转化为有限维的变分不等式.提出了利用变分不等式算法揭示网络广告资源分配的网络结构.数值模拟结果表明:在一定误差范围内,可得到模型的平衡解.     

集装箱码头ALV调度与堆场位置分配集成优化模型

针对自动化集装箱码头水平搬运作业和堆场作业,提出一种集成调度优化方法,以最小化最大完工时间为目标,同时考虑船舶装、卸作业,建立自动升降车(automated lifting vehicles,ALV)调度与堆场位置分配集成优化模型,提出求解模型的优化算法,设计基于遗传算法的启发式算法,利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.计算结果表明,提出的启发式算法可以提高运算效率,能够在很短的时间内对大规模算例求出高质量的解.另外,集成优化模型同时考虑码头多个作业环节,有利于提高自动化集装箱码头的装卸作业效率.     

成本视角下全要素能源生产率评价与解构

本文依据中国"低成本"竞争模式,基于"要素价格"和"多产出"的双约束,构建一种新型的全要素能源生产率指数,并沿着"要素价格-成本权衡-区域能源效率变化"的逻辑链条,从成本视角对全要素能源生产率指数解构,探寻中国区域能源效率的时空分布特征以及根本动因,研究表明:1)要素价格扭曲的"低成本"策略通过技术效率和要素配置效率影响全要素能源生产率的变动,且后者逐渐成为影响我国区域全要素能源生产率指数变动的关键因素.2)就全国而言,能源利用效率和能源配置效率在节能减排政策实施前后有显著的跳跃性增长,说明市场化进程加快、节能减排政策实施能显著提高我国整体能源利用效率和配置效率.3)东部地区能源利用效率表现较好,但因要素市场扭曲程度较高,能源配置效率相对较低;中西部地区技术水平较低,但要素市场扭曲程度相对较小,短期内市场化改革决定的要素配置效率对区域全要素能源生产率提升更重要。     

Long Memory of Financial Time Series and Hidden Markov Models with Time‐Varying Parameters

Hidden Markov models are often used to model daily returns and to infer the hidden state of financial markets. Previous studies have found that the estimated models change over time, but the implications of the time‐varying behavior have not been thoroughly examined. This paper presents an adaptive estimation approach that allows for the parameters of the estimated models to be time varying. It is shown that a two‐state Gaussian hidden Markov model with time‐varying parameters is able to reproduce the long memory of squared daily returns that was previously believed to be the most difficult fact to reproduce with a hidden Markov model. Capturing the time‐varying behavior of the parameters also leads to improved one‐step density forecasts. Finally, it is shown that the forecasting performance of the estimated models can be further improved using local smoothing to forecast the parameter variations. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.