不确定性规避下的动态资产组合选择

在Heston(1993) 随机波动模型中引入一个新的随机变量,用以测度风险资产价格未来实际运动与模型描述之间的不确定性差异,研究投资者面对时变投资机会和规避该不确定性差异下的动态资产组合选择问题.通过设定不确定性规避状态函数,运用稳健控制方法获得最优动态资产组合选择的封闭解.分析表明,当投资者的风险规避程度大于(小于)1时,时变投资机会导致正(负)投资期效应;规避不确定性差异导致风险资产投资减少;动态资产组合选择行为可解释非市场参与之迷.最后,以上证综指1991-01-2006-10间的月度收益数据为样本,用谱广义矩法估计随机波动模型中的参数进一步验证和量化上述分析.     

基于泛函网络的组合推荐算法

在研究组合算法的基础上,提出一种基于泛函网络实现前融合推荐算法. 探讨Vague集条件下推荐算法的前融合问题,给出了基于泛函网络构架实现前融合组合推荐算法的一般过程. 通过推荐系统泛函拓朴结构的建立,利用泛函神经元的自学习、自组织和自适应能力,进一步优化推荐结果,较大地提高了系统的推荐准确度. 最后,将算法应用于Movielens推荐系统中,计算机仿真实验结果表明,本文提出的基于泛函网络实现前融合推荐算法是有效的、可靠的.     

多渠道组合采购的风险厌恶决策

从采购商角度出发,在同时存在现货、长期协议和期权多种采购渠道时,针对随机的现货价格和客户需求,建立了基于效用函数的采购商多阶段组合决策模型。通过数学推导给出了不同情况下最优采购决策所应满足的条件,使用遗传算法进行数值实验,并分析了市场环境对采购决策和收益的影响。在同一阶段,采购商的最优采购决策随着市场风险(现货价格或客户需求的波动程度)的增大表现为:长期协议采购量逐渐减少,通过逐渐增大预留给现货的采购缺口和期权预订量来降低数量风险;而在保持市场风险不变时,由于服从鞅过程的现货价格和客户需求会随着阶段递增逐渐放大风险,因此最优采购决策也表现为类似的变化趋势;相比单一现货采购方式,组合采购方式在不同市场环境都能获得更高和更稳定的收益。     

组合拍卖必要的投标人数的理论分析

政府与大型企业集团的集中采购和大型工程项目的招标常采用网上逆向组合拍卖的方式进行,而为确保投标的竞争性必须有足够的投标人数。在文献中的组合拍卖的获胜组合数量的计算方法的基础上,推导了单次出价平均可行解数量的计算公式,提出并证明了关于可行解数量的2个基本定理。即可行解数随投标人数的增加而增加,随标的物数量的增加而减少。按上述方法计算了不同规模组合拍卖问题的单次出价的可行解的均值,给出了对于不同数量标的物的逆向组合拍卖确保竞争性的必要投标人数。     

求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法

双层CARP优化问题首先考虑物流系统的宏观配置问题,然后考虑相关服务的完成问题. 提出了一种求解双层CARP优化问题的知识型遗传算法：采用两种扩展启发式方法来辅助生成初始种群;基于算子绩效知识为每次选择、交叉和变异操作选择合适的操作算子;基于弧段顺序知识为每次交叉和变异操作选择合适的断点位置;采用局部替换程序不断向当前种群中注入新个体. 实验结果表明,知识型遗传算法在优化性能方面优于其他几种方法.     

考虑成本效率的碳减排政策工具最优选择

采用管制最优规划模型,同时考虑减排成本、监督成本和惩罚成本,在分别实施命令-控制型的碳排放标准和市场激励型的碳排放权交易许可两种政策工具条件下,对监管者最优成本效率的监管决策进行分析,并对这两种碳排放政策工具的成本效率进行对比研究。研究表明:在严格依照碳排放总量控制目标前提下,监管者可以通过调控碳排放标准和监督概率变动所产生的边际成本使社会经济成本实现最优成本效率;而实施碳排放权交易许可在监督成本较低并满足特定条件情况下,可以使社会经济成本实现最优成本效率;通过比较分析,在不完全信息条件下碳排放权交易许可较碳排放标准更具成本效率。最后,结合结论对我国目前在碳排放监管中的政策工具选择与实施问题提出相关的政策建议,为我国碳减排政策工具的设计、实施和选择提供参考。     

基于图示评审技术的风险投资组合模型

运用系统论和GERT网络理论的思想及其原理,揭示了组合中各项目之间的组合规律,提出了风险投资组合的串联、并联和混联这3种不同的组合模式,构建了其风险与周期评估的组合GERT网络模型,为更加深入地理解与正确客观地把握风险投资状态提供了算法模型和理论依据。     

组合市场中消费者联盟形成及多方博弈的研究

关注电子商务的进一步发展,研究组合贸易中的消费者联盟形成及多方博弈问题.在给出一种多Agent中介系统控制的组合市场模型的基础上,使用群集分析方法对组合市场中大量消费者联盟形成过程的宏观动态特性进行仿真,通过数值仿真实验为组合市场中不同角色在贸易中所起的作用进行定量的分析,并为不同角色间的市场博弈提供定量分析的方法.     

基于神经网络的假设检验故障诊断算法研究

传统的χ2检验法通过比较先验信息与量测信息进行故障检测,当先验信息所依赖的模型出现错误时将无法进行有效的故障检测和故障隔离。提出利用神经网络的方法结合χ2检验法进行故障诊断,训练神经网络来跟踪系统模型,则正确的先验信息保存在训练好的神经网络中,系统模型输出与网络模型输出之差作为故障诊断的依据。针对INS/GPS组合导航系统进行算法仿真,该算法能够快速、准确地判断系统故障源,通过故障隔离和系统重构,使系统在故障情况下依然保持正常工作。     

基于H∞滤波的智能车辆多传感器组合导航研究

为适应自主驾驶智能车辆的高精度、高频率及高可靠性与鲁棒性的导航要求,对智能车辆的多传感器组合导航进行了研究。提出了一种基于H∞滤波的双向光电测速仪和CP-DGPS共同辅助SINS的智能车辆冗余组合导航方法。详细推导并建立了组合系统的滤波模型。仿真结果表明,该组合导航系统具有100Hz的高频输出、厘米级的导航精度以及良好的鲁棒性能与可靠性。即使系统特性发生了显著的变化,组合系统仍能为智能车辆提供可靠的导航信息。