用遗传算法求解组合拍卖竞胜标

从电子商务中的组合拍卖机理出发,以第一价格密封拍卖方式为背景,通过分析组合拍卖标的集和竞胜标确定的复杂性,给出了组合拍卖竞胜标确定问题的一般模型,并指出了该问题为离散组合优化问题·然后通过引入智能算法的思想,在遗传算法中采用单亲遗传算子和嵌入优先适合启发式规则,设计了求解该模型的优先适合启发式单亲遗传算法·计算实例表明,利用该算法求解竞胜标确定问题的最优解,算法实现简单,计算效果良好,且不需要复杂的交叉和变异等操作·     

光滑无限现货-金融市场均衡: 限制参与情形

建立了光滑无限的现货——金融市场模型，考虑经纪人债券持有的非线性约束，假设1期状态集为紧流形S，并证明了此模型金融均衡的存在性。     

物流管理中的主从对策问题

研究了一类单卖方、多买方单产品供应链的物流管理,给出了最小补充期协调下的主从对策基本模型,其中卖方为主方,买方为从方·建立了买方成本理性约束下的卖方成本优化模型·并以上海宝钢冷轧板销售系统为对象,应用遗传算法进行了主从对策的仿真实验·实验表明,通过现代物流管理中的最小补充期协调,供应链物流活动的整体利益得以显著改善,双方成本均有不同程度的减少,物流订货补充的主从对策在内部供应链物流管理中的效果尤为明显·     

政府补贴下考虑产品环保程度及消费者环保意识的绿色供应链决策模型

随着经济的发展,能源消耗呈现快速增长的趋势,发展绿色经济、降低碳排放已成为全球共识。为探究政府补贴下绿色供应链决策模型,建立了无政府补贴及政府补贴给绿色产品制造商的供应链决策模型。分析了政府补贴对普通产品制造商、绿色产品制造商以及零售商决策变量的影响。同时,分析对比了两种情况下绿色产品和普通产品的销售量、销售价格,以及绿色产品制造商、普通产品制造商、零售商的利润。研究表明,政府根据绿色产品的绿色程度给予的补贴有利于绿色产品制造商对绿色产品的推广以及自身的发展,同时,促进普通产品制造商转型为绿色产品制造商。     

陕西省交通基础设施PPP模式风险及补贴机制分析

随着我国改革开放和市场化进程的推进,陕西省作为西部地区的重要门户和陆上丝绸之路的起点,其交通战略地位日趋明显,在PPP模式盛行的当下,交通基础设施PPP项目逐渐被提上日程。本文首先分析了陕西省交通基础设施发展现状,然后结合国内外14个交通基础设施PPP项目经典案例,总结分析影响其发展的风险因素,最后运用实物期权定价理论,基于项目收入服从logistic函数的假定,考虑车流量年增长率、维护成本增长率和所得税税率风险因素,通过蒙特卡洛模型模拟得出:价格补贴可有效分散项目风险,"轨道交通+物业开发"新型PPP模式可提高项目收益,降低政府补贴。     

价格不确定条件下多阶段一次性采购策略研究

价格不确定条件下多阶段一次性采购的最低成本支出,需要采购决策人员对当前阶段的报价以及未来阶段可能的报价进行科学地预测与比较,决定当期采购还是推迟采购.针对每阶段由高价、中间价、低价分别按不变概率出现组成的离散型不确定价格结构,应用动态规划模型通过逆向求解法,并考虑三种价格之间的关系,运用归纳法对N阶段最优采购策略进行探讨.研究结果得出,当三种价格期望值低于中间价,以及高于中间价时多阶段一次性采购的最优策略.此最优策略通用性强,具有较高的实践意义.     

水权交易中的水价估算

水权交易是实现水资源有效配置的手段,而交易水价的估算又是进行水权交易的重要依据.选定反映水资源稀缺程度和经济发展水平的水资源影子价格作为水资源价值量化手段,提出在水权交易中的水资源影子价格递减效应、递增效应等概念,分析了水权交易中水资源影子价格对交易水量的递减(买方)、递增(卖方)效应,以及对时间的递增效应等对交易水价的影响,并据此推导了水权交易的水价估算方法以及最佳交易水量的确定方法.通过中国甘肃省与宁夏回族自治区之间进行的水权交易实例计算,阐述了具体实现方法.     

2005显示器市场分析

由2005年各大显示器品牌的市场占有率变化,我们可以看到——打造一个强势品牌的第一要义不是价格,而是忠实的品牌、个性化的设计、领先的技术、创新的产品和可靠的品质!     

工程量清单计价方式与招投标

<正>现行招投标中采用的预算定额计价方式是计划 经济的产物,在我国社会主义市场经济发展过程中, 从"量价合一"到"量价分离"。虽开放了材料价格, 但这种以预算定额为基本框架的改良作法未能从根 本上改变政府预定价的色彩,这与招投标通过市场 竞争,形成工程价格的内在要求是相矛盾的,计价方 式迫切需要改革。工程量清单计价方式从招标文件 的组成,投标报价及相应的评定标办法与现的预算 定额计价方式有较大不同,本文试从招投标的三个 环节:招标、投标和评标入手,对工程量清单计价方 式作一初步认识。     

基于LR RF XGBoost的债券违约风险预警

随着市场经济的迅猛发展,各国的债券市场也相继成长,并趋向于多元化发展.然而,在这一发展过程中,中国的债券违约事件屡见不鲜且愈演愈烈,极大地阻碍了市场活力.以发行企业债券、公司债券、短期融资债券以及中期债券的公司为研究主体,提出LR RF XGBoost债券违约预警模型,该模型基于软投票法将逻辑回归（Logistic Regression）、随机森林（Random Forest）、极端梯度提升算法（Extreme Gradient Boosting）相融合,对样本的财务指标及非财务指标数据进行研究.研究结果发现:LR RF XGBoost融合模型相比于其他单一预警模型泛化能力更强,准确率高达95.3%.该方法有利于为投资者以及债券市场监督部门提供可靠的预测信息,帮助企业及早识别风险,为债券市场的健康发展提供保障.