生产商规模不经济的双渠道供应链协调策略选择

供应链协调是提高供应链整体利润、改善供应链各方利益的根本手段.旨在探讨生产商具有生产规模不经济特性的双渠道供应链协调策略.给出了集中决策下双渠道供应链的市场价格与整体利润,以及分散决策下批发价契约与收益共享契约的设计方法.提出了协调度的概念,即契约使供应链协调的程度.证明了批发价契约的协调度小于1,不能实现供应链的协调;而收益共享契约的协调度等于1,但相对于批发价契约,收益共享契约不能同时改善零售商和生产商的利润,导致收益共享契约不可实施.为找到双渠道供应链可实施的协调策略,提出了带固定补偿的收益共享契约的设计方法和用纳什讨价还价协商模型确定固定补偿的方法.结果表明,该契约的协调度等于1,并且相对于批发价契约能同时改善零售商和生产商的利润.另外,研究还表明:生产不经济的弹性系数与销售价格成正比、与供应链的整体利润成反比,并且不同渠道间的竞争越激烈,双渠道供应链的销售价格和需求反而越高,双渠道供应链的总利润也越高,并且,带固定补偿的收益共享契约同样可以协调线性成本下的双渠道供应链.最后用算例验证了本文结论的正确性和有效性.     

基于分位数Granger因果的网络情绪与股市收益关系研究

 行为金融学理论认为,股票市场的价格变动除受宏观基本因素影响外,还在很大程度上受众多个体投资者或噪音交易者行为左右。中国股票市场拥有庞大的个人投资者群体,且股民群体与网民群体之间具有高度耦合性,使用网络情绪等信息能够探索中国股市收益变动基本规律。        为揭示个体投资者行为对股市收益的影响,以个体投资者情绪为视角,以网络环境中个体投资者的情绪信息为切入点,检验投资者情绪与股市收益的关联关系,评估网络情绪信息价值。使用中文文本情感分析方法,从新浪微博文本中提取出网络情绪时间序列;分别运用均值Granger因果和分位数Granger因果检验方法,探讨网络情绪波动与股市收益之间是否存在因果关系;将股票市场发展阶段进行细致划分,研究不同市场阶段下网络情绪波动与股市收益之间的因果关系。        对沪深300指数收益进行实证研究,结果表明,尽管在均值框架下网络情绪波动与股市收益之间因果关系并不明显,但基于分位数Granger因果分析却发现两者在极端分位点区间处存在广泛且显著的因果关系。数据显示,在40个因果关系检验中,分位数Granger因果检验的因果关系发现了23个显著的因果关系,发现率为57.5%,远高于均值Granger因果检验的7.5%。此外,股市收益受到网络情绪波动影响的程度和方式在不同市场阶段下有所不同。        研究结果具有一定的理论意义和应用价值。在一些特定分位点区间网络情绪波动对股市收益存在显著因果关系影响,这为在特定条件下股市收益的可预测性提供了佐证。网络情绪能够预测股市收益的尾部(上尾或下尾)行为特征,可以为金融风险防范提供决策参考。研究结果为股票市场的定价、收益预测和波动率估计等相关研究提供了新的研究思路,也为网络情绪信息使用提供了新的方向。     

考虑收益下限的火力发电商碳减排投资策略

假定火力发电商的上网电量和二氧化碳排放权价格(碳价)服从几何布朗运动,针对无营运成本和有营运成本两种情况分别构建收益下限政策下的发电商碳减排投资实物期权模型,在求解模型的基础上讨论了最优的收益下限及其实施期限.模型的实证性算例分析结果表明:1)收益下限政策可激励发电商进行碳减排投资,但最优的实施期限可能低于设施的运行年限; 2)发电商碳减排投资阈值最低点对应的收益下限,即为最优的收益下限; 3)在无营运成本情况下收益下限相对于直接补贴政策可节省资金,但在有营运成本情况下是否节省资金与电力需求等因素有关.     

EVA不是业绩评价的万能药

<正>美国《财富》杂志曾预言:EVA管理将流行全世界。 EVA内涵解析 EVA即经济增加值,是一种新型的公司业绩评价指标。其EVA设计的基本思路是:理性的投资者都期望自己投出资本获得的收益超过资本的机会成本,即获得净增收益;否则,他就会选择其他投资方式。根据斯特恩·斯图尔特咨询公司的解释,EVA是指企业资本收益与资本成本之间的差额,即EVA是指企业税后营业净利润与全部投入资本成本之间的差额。其计算公式为:     

不确定性环境下在线实时定价的深度强化学习策略

电子商务的迅速发展为在线实时定价奠定了环境基础，本文基于深度强化学习理论提出了一个在不确定性环境下针对有限销售时间段内在线销售给定库存量商品的动态定价学习框架DRL-DP(deep reinforcement learning framework for dynamic pricing)。DRL-DP首先将动态定价问题建模成马尔科夫决策过程(markov decision process, MDP),然后基于深度强化学习理论设计了动态定价算法。实验结果表明在不确定性动态定价环境中，DRL-DP相比于传统的表格式强化学习动态定价算法，能够在需求与环境特征存在相关性时取得更好的收益表现。     

多源异质信息与股票收益波动

信息是股票市场的基石，影响着投资者的信念和交易行为，进而影响资产价格的波动.本论文集合包括公司公告、分析师报告和新闻在内的多源信息，研究其与股票收益波动之间的联系.实证发现：1)信息日的收益波动率显著高于非信息日，且新闻对收益波动的影响最大；2)通过控制信息数量对贡献度的影响，发现新闻对原始收益波动率和特质收益波动率的贡献最大，而分析师报告的贡献最小；3)处于成熟期的企业(更低换手率、更大年龄)其收益波动受公共信息的影响更大.     

基于“云排队”的经济效益分析

随着各种云智能排队预约系统的推出，顾客“排队难”的问题得到了极大的缓解。其简便的操作方式，受到了大量商家与顾客的好评。本文基于当下热门服务行业的运营模式，建立排队博弈模型，从理论上分析了“云排队”平台对顾客以及服务商的影响。本文主要得到了以下几个结果：(1) 给出了两类顾客的纳什均衡策略(包括进队策略与最优到达间隔)；(2) 发现当前的预约机制能够提高“线上”顾客的效用，并刺激更多的线上顾客购买该产品，但同时也降低了“线下”顾客的进队意愿；(3) 发现在云排队机制下服务商的收益将大大提高，同时该机制将刺激服务商收取更高的服务费用。     

债券投标专利拍卖：均衡策略与期望收益

债券投标是一种操作简易的证券投标，常用于成长型中小企业参与投标的专利拍卖。在债券投标专利拍卖中，获胜企业在其产业利润实现之后支付其报价，如果其产业利润还足以支付其报价，则支付其全部产业利润。本文建立了一个存在N个投标企业的拍卖模型，研究了在债券投标专利拍卖中，一价拍卖和二价拍卖下企业的均衡投标策略和专利持有者的期望收益，并将其与现金投标专利拍卖进行比较。研究结果发现，企业在债券投标专利拍卖中的均衡投标高于现金投标专利拍卖的均衡投标，且二价现金投标专利拍卖和二价债券投标专利拍卖的均衡投标策略不随企业类型分布的变化和参与企业个数的变化而变化；专利持有者在债券投标专利拍卖中获得的期望收益高于现金投标专利拍卖的期望收益；在债券投标专利拍卖中，二价债券投标专利拍卖的期望收益高于一价债券投标专利拍卖的期望收益。     

基于ST预测的财务困境测度与股票横截面收益

本文利用特别处理(ST)这一我国资本市场特有的现象和机器学习的方法构造了一个新的刻画上市公司财务困境的测度指标，并研究了财务困境与股票横截面收益的关系。首先利用机器学习的方法建立了上市公司ST的预测模型；再通过预测模型构造上市公司被特别处理的预测概率PrST,并以PrST刻画上市公司的财务困境；最后利用这一新的财务困境测度指标研究了PrST对公司股票收益的影响。研究发现：(1)事件分析结果显示，市场对特别处理公告做出显著的负面反应；(2)以预测模型得到的PrST构造资产组合，PrST高的资产组合收益率显著低于PrST低的资产组合，一个多空股票组合可以产生平均每月约-1.40%的超额收益；(3)构造PrST因子，Fama-MacBeth回归也得到显著的结果。综上，本文的实证研究表明：构造的财务困境指标PrST能有效解释股票横截面收益，PrST因子是一个被定价的风险因子。