基于效用最大化的PPP项目社会资本社会风险决策行为研究

本文基于期望效用理论构建了社会资本在面临PPP项目社会风险决策时的数学模型.文章将其决策行为分为正向行为和负向行为.通过计算分析得出社会资本的社会风险决策共存在四种情形,并且归纳出在完全由社会资本承担社会风险损失的情况下其必然会选择负向行为.对此,文章提出了四种情形下相应的补偿机制,通过该机制可确保社会资本采取正向行为,提升PPP项目社会效益.并进一步分析了折现率与PPP合同期长短分别对社会风险决策行为的不同影响.研究最终表明社会资本对长短期利益的重视程度是正负向决策行为选择的关键因素,"伙伴关系"与"风险合理分担"是促进正向行为选择的有效路径.     

分享经济下考虑众包物流平台投资建设和竞争定价研究

通过投资建设提高自身服务质量已成为众包物流服务平台提升竞争优势的重要手段。以平台期望收益最大化为目标,考虑当前众包物流平台存在激烈竞争和急需投资建设提高服务质量的情况,构建了消费者和配送人员的效用函数,以此为基础探讨两个竞争的众包物流平台通过投资建设来提高线下服务质量的模型,分析两平台在不同投资情况下的最优利润和定价策略。研究表明：当两个众包物流平台服务质量相当时,两平台的消费者和配送人员的数量分布、价格、利润都相等;当一方采取投资策略时,必将在利润上优于不采取投资策略的一方;双方均采取投资策略而拉平竞争优势时,却会因为成本增加而导致利润下降。     

存在老鼠仓时证券市场多期均衡分析

构建了老鼠仓、做仓机构投资者和其他普通投资者的多期交易模型,通过将老鼠仓交易量作为噪声源,从加剧市场信息不对称以及改变做仓机构投资者效用取向等角度,分析了市场参与各方的交易行为,并利用理性预期均衡方法求解市场多期均衡.通过定量分析表明,老鼠仓交易市场冲击系数随着做仓交易次数的增加而减小,老鼠仓交易量随之增加;但是,在多期做仓交易过程中,其他普通投资者并不能因为交易次数的增加而更加准确地获取资产价值信息.     

等待心理代价影响下的灾区伤员疏散决策模型研究

灾害的突发性、破坏性,救援工作的延后性,救援车辆、物资的限制性会导致灾民在等待转移疏散和治疗的过程中产生一定的负面心理,在应急救援疏散中考虑受灾区域人们的心理因素是必要且实际的。将多属性效用决策基础理论和行为科学理论融入应急疏散问题的研究中,对灾民的等待心理代价进行分析,提出等待心理代价测度函数。建立了将受灾源点人群分类的,以最小化疏散时间、疏散成本和等待心理代价为目标的混合整数规划模型,运用CPLEX软件求解,最后的算例分析验证了模型的正确性。     

基于双层博弈的城市道路拥堵收费分析

运用博弈论分析拥堵收费策略,基于假设将其抽象为有N+1个参与者的双层博弈模型. 针对城市道路拥堵收费问题,建立双层博弈模型,分析博弈均衡条件,并以虚拟路网为例说明博弈模型的均衡及求解. 分析结果表明,博弈实质是拥堵收费最优定价与路网流量分配的合成问题,博弈均衡是寻求系统最优的拥堵收费决策及用户最优的交通配流方案.     

基于需求侧管理实时电价优化方法综述

为改善电力市场供需状况,实现削峰填谷目标,基于需求侧管理的实时定价研究不断深入.鉴于此,对其主要优化方法和最新进展进行综述.首先,总结了实时定价的社会福利最大化模型,明确模型以追求全体用户的效用之和与电能成本之差,即以社会总福利最大化为目标.随后,归纳了求解社会福利最大化模型的几种方法,包括对偶优化方法、交替方向乘子法...     

随机控制准则在选择股票投资品种中的应用

在对单一品种股票投资方案进行比较时,本文根据冯·诺依曼与摩根斯坦的现代效用理论,把对股票收益的研究转向对股票收益效用的研究,并导出一级随机控制准则（ＦＳＤ）和二级随机控制准则（ＳＳＤ）。运用ＳＳＤ对上海证券交易所几只３０指数股票进行了实证研究。     

效用无差别定价与投资者风险态度的数量关系

利用效用无差别定价原理,基于某一特殊的效用函数,通过建立数学模型和求解模型,得到效用无差别定价,并给出资产定价与投资者风险态度的数量关系.     

考虑解聘与离职倾向的经营者动态激励模型

同时考虑离职倾向与解聘倾向,依据经营者下期继续连任、补偿离职以及非补偿离职三种可能性及其出现的概率确定经营者期望效用和企业期望收益,并建立二阶段动态激励模型.研究得出如下五点结论:第一,经营者离职倾向越大,努力程度越低,对业绩分享比例的要求越高;第二,经营者相同努力水平获得的解聘补偿高于下期基础薪酬提升幅度时,解聘倾向越大,经营者努力水平越高,对业绩分享比例的要求越低;第三,动态基础薪酬制度有助于提升经营者努力水平;第四,行业垄断盈余比例越大,经营者努力水平越低;第五,业绩分享系数与非货币效用敏感度越大,经营者努力水平越高.     

SSA:一种面向CQF模型的TSN资源调度算法

时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)的目标是在工业控制和5G领域为时间敏感流提供低延迟、低抖动的确定性传输服务.资源调度是保证TSN服务质量的关键技术之一.为此,TSN标准中提出循环队列转发模型(cyclic queuing and forwarding,CQF),但是缺乏相应的资源调度算法对多流进行合理的资源分配以避免传输冲突.由于时间敏感流量具有周期性、特征预知的特点,主要从时间维度研究如何将CQF模型中的队列资源合理分配给多条数据流.将该问题抽象为多约束条件下的资源规划最大化问题,提出基于起始时隙分配的轻量级资源调度算法(start-slot assignment based scheduling algorithm,SSA).SSA通过对端系统上发送时隙进行调节,在满足约束条件的前提下最大化对队列资源的使用,避免了端到端逐跳的时隙分配.实验结果表明,与不控制时隙的直接调度方式相比,该算法能够将成功调度的流数目平均提高41.84%.