风险规避型零售商的信息共享价值研究

在市场需求不确定的情况下,利用条件风险估值(CVaR)准则描述零售商的风险规避度对供应链收益的影响,并建立信息共享模型,研究零售商的风险规避度与信息共享价值之间的关系.结果表明,市场需求不确定的情况下,信息共享价值与零售商的风险规避度以及获取得市场信息量有关.数值分析显示,零售商的风险规避度越大,信息共享价值越高;市场需求越不确定,信息共享带来的价值越高.     

南淝河水质S-P模型参数K1、K2的估值

对南淝河河流水质S-P模型中碳化BOD衰减系数K1和大气复氧系数K2分段进行了估值.根据实验测定数据,用最小二乘法、图解法和两点法等3种方法对K1进行了估值,应用公式估算法对K2进行了估值,并对估值的结果与南淝河的有机污染状况进行了对比和分析,从而为模型提供准确的参数值,也为南淝河的水污染控制和水质规划提供有益的借鉴.     

具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器

提出了具有随机偏差的最优多段卡尔曼估值器。针对状态模型与观测模型同时具有偏差且偏差模型噪声与状态模型噪声相关的情况 ,给出了具有随机偏差的状态方程的增广状态 ,并通过U V变换对卡尔曼估值器的协方差矩阵解耦得到了最优多段卡尔曼估值器。结果表明 ,多段卡尔曼估值器不仅是最优的 ,而且降低了计算的复杂度     

跳帧转换编码中的运动矢量修正

在跳帧转换编码中,利用前向向量法进行运动矢量合成可以得到较好的图像信噪比。本文提出了用HAVS快速搜索算法对合成的运动矢量进行修正的方法,同时给出了一个最佳搜索窗口。实验结果表明,在±2像素内,用HAVS算法对合成的运动矢量修正,既能明显提高图像的信噪比,同时又能最大限度的降低计算量。     

智能五子棋博弈程序的核心算法

人工智能是一门正在迅速发展的新兴的综合性很强的边缘科学,而博弈是人工智能的主要研究领域之一,本文通过一个五子棋博奕程序的设计,介绍了博弈程序设计的核心内容:包括博奕树搜索和估值函数两个方面.     

有破产成本的风险债务估值未定权益分析

破产成本是企业破产时发生的费用，从而降低了企业资产价值。破产时，债权人只能得到扣除破产成本后的企业资产价值，因而对企业的债务价值有影响。运用未定权益分析方法，给出风险债务估值的基本思路及风险债务价值满足的微分方程，得到永久性债务估值模型，可作为长期债务估值的近似。运用未定权益定价和随机计算，导出了一个包含破产成本的风险债务估值公式，该公式能说明投资策略、股利策略对风险债务价值的影响。最后将得到的结果与默顿、布莱克等人的工作进行了比较。     

煤矿床地质算量方法——改进的距离幂次估值法

提出一种考虑了沉积矿床各向异性的距离幂次估值方法.沉积矿床的厚度及顶底板标高在走向方向上与距 离强相关,在倾向方向与矿层倾角强相关.据此得出了一套基于距离幂次反比法的矿床模型估值公式,通过实例计算,得到了更准确的结果,实践证明.这种估值方法克服了以前距离幂次反比法未考虑方向性和没有外推能力的缺点,对处理矿层的尖灭、煤层露头及钻孔样本点外侧的待估点是十分有效的.     

基于信道估值的判决反馈均衡器研究

比较分析了基于信道参数得到的滤波器系数解分别作为均衡器前向和反馈滤波器的最优解及最优初始解的情况下均衡的性能改善程度,并将波特间隔判决反馈均衡器(BS-DFE)和分数间隔判决反馈均衡器(FS-DFE)的性能作了比较.理论和仿真分析表明:基于信道参数得到的滤波器系数解如果作为均衡器前向和反馈滤波器的最优解,在信道保持不变的情况下有优势;将基于信道参数得到的滤波器系数解作为均衡器前向和反馈滤波器的最优初始化解,结合不同的均衡器结构(BS-DFE和FS-DFE),与LMS算法结合,得到的均衡效果在不同程度上得到改善,FS-DFE均衡的效果比BS-DFE的均衡效果更加收敛,但运算量并没有得到改善.研究表明:在不同的情况下,各种均衡方式方法都有其自身特点,根据实际要求采用不同的均衡方式或同时使用会取得最佳效果.     

增长机会、异质信念与企业估值

构建了一个两期经济模型，理论上研究了异质信念如何通过增长机会影响企业估值，并以2007～2020年沪深两市2 973家A股上市公司为研究样本，进行实证检验。研究结果表明：异质信念对企业估值具有正向影响；在研发强度高、专利授权多以及高科技行业，由于企业拥有较多的增长机会，异质信念对企业估值的正向影响更强；增长机会被执行之后，异质信念对企业估值的正向影响消失。即便考虑内生性问题以及更换关键变量的测度指标，实证结果依然稳健。     

损耗SU(2)和SU(1,1)干涉仪中灵敏度过高估计的研究

基于损耗SU(2)和SU(1,1)干涉仪模型,以干涉仪中的相位估值的为研究方向,在理论上研究了与双参量相位估值相比,进行单参量相位估值的时候存在的高估量子Fisher信息(quantum Fisher information,QFI)的一般表达式;以相干态和压缩真空态输入为例,数值分析了高估QFI随损耗系数或分束比的变化,发现这时出现的高估QFI的消失和恢复现象是和分束比,增益因子以及压缩振幅具有一定的关系.通过调整分束比和损耗系数,可获得最佳的灵敏度,有利于在有损环境下进行量子精密测量.