基于线性矩阵不等式的贷款组合鲁棒优化模型

运用线性矩阵不等式方法,研究了商业银行贷款组合选择的鲁棒优化问题.在Markowitz均值-方差理论基础上,建立了贷款组合鲁棒优化模型,并用多个期望收益向量和协方差矩阵描述未来贷款收益的不确定性,给出了线性矩阵不等式的求解方法.用数值仿真验证了模型的有效性.由于模型考虑了未来贷款收益的不确定性,得到了可靠性较高的结果.研究结果表明,该模型具有鲁棒性,可以有效降低贷款风险,并可为商业银行提供贷款决策依据.     

法律智能合约平台模型的研究与设计

现有的智能合约技术本质上只是一段链上代码,而真正的智能合约应是法律合约的数字化,可以实现合约条款的自动执行.为此,介绍了法律智能合约的重要科技,包括法律考量、预言机、事件模型等基础设施,在分析相关机构工作的基础上提出了法律智能合约的5个标准开发步骤,通过对法律流程标准的研究提出了设计智能合约模版的方法.为解决智能合约模...     

基于量子博弈的产学研协同创新激励机制研究

本文引入了量子博弈的分析范式来研究产学研协同创新的激励机制,构建了产学研协同创新的量子博弈模型.对是否考虑纠缠态的情形做了比较研究,结果表明,考虑了纠缠态后,努力的一方不必再承担对方"背叛"的风险,在一定程度上解决了经典博弈中的"囚徒困境"问题.在产学研协同创新的情境下,协同双方需要在协同开始前商榷并委托第三方确定可被观测到的、易于量化的相关绩效指标,并签订"纠缠合同",确保协同双方均没有动机去采取非量子策略,这时采用最大努力程度的完全量子策略对协同双方来说均是最优的.     

基于HMM的多维数据下扶贫对象状态预测

针对扶贫领域中贫困、脱贫和返贫状态预测不准确,影响状态变迁的关键因素难以识别的问题,从扶贫基础数据和多个行业数据中提取8个关键特征和22个观测状态,构建观察状态和隐含状态关联关系,建立扶贫对象状态预测隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)。以某深度贫困县连续3年的数据为样本,进行参数训练、测试实验和结果验证,结果表明该方法对返贫、贫困和脱贫状态有较强的预测能力,误差率较低,且能准确识别出影响返贫的关键要素。该方法对指导精准扶贫工作具有非常重要的实际意义。     

基于CPN的智能合约交易顺序依赖漏洞的验证

智能合约的形式化验证工作主要集中在编程语言层面的漏洞研究,而交易顺序依赖作为区块链层面的漏洞更不易被检测。基于着色Petri网对智能合约中潜在的交易顺序依赖漏洞进行形式化验证。以Decode悬赏合约为对象,分析合约中潜在的漏洞,自顶向下地对合约本身及其执行环境建立着色Petri网模型,并引入攻击者模型来考虑合约遭受攻击的情况。通过运行模型以验证合约存在交易顺序依赖漏洞,最后基于Remix平台在以太坊网络中证实结论的正确性。     

试论劳动合同期满终止劳动合同的经济补偿

《中华人民共和国劳动合同法》第四十六条规定了劳动合同期满终止劳动合同的经济补偿,该条款引起了社会上的较大争议。规定劳动合同期满终止的经济补偿符合劳动合同法的立法宗旨,符合我国劳工标准不断提高的要求,但是《劳动合同法》关于劳动合同期满终止劳动合同的经济补偿仍有几点值得商榷。     

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.     

考虑经纪人投资情绪的委托代理合同研究

从行为金融学角度,提出将经纪人的投资情绪考虑进资本市场的委托代理关系中.通过建立数学模型,分析了非理性经纪人的投资决策给委托人带来的影响,得到了此时委托人与经纪人之间的最优委托代理合同.结果表明,经纪人的乐(悲)观投资情绪可以使委托人的代理成本得到补偿,并且委托人对经纪人的最优激励强度随着经纪人乐(悲)观程度的增加而降低.这说明在一定条件下,经纪人的乐(悲)观投资情绪,对委托人具有积极意义.     

如何恰当激励零售商的过程创新行为

回购契约可以协调单供应商单零售商组成的供应链系统的订货行为,然而本文研究发现这一契约将过份地激励零售商的过程创新行为,从而损害供应商及整个供应链的利益．在零售商的过程创新行为不可被供应商观察和测量的条件下,利用数量折扣契约机制修正了原有回购契约,并利用这种综合契约机制恰当地激励了零售商的过程创新行为,使得供应链在创新行为下达到协调．     

项目投资时机及投资概率分析

针对实物期权理论中存在的不足,运用鞅理论分析研究了市场环境下的确定性和不确定性因素对实物资产项目投资决策的影响.首先,通过鞅方法建立了反映投资时机和投资回报临界值之间关系的投资时机模型;然后,使用测度变换评价了项目投资能够被实施的可能性.研究结果表明确定性因素对投资时机和投资回报临界值具有相反作用的影响,不确定性因素则均具有正向作用的影响,且在确定性因素取值较小情况下,不确定性对投资却具有促进作用.