基于机会约束随机Index-DEA的投资组合效率评价

传统DEA和分散化DEA是两种常见的非参数评价方法,二者也被广泛应用于投资组合效率评价。已有相关研究通常将风险和期望收益视为投资组合的投入和产出指标,但该投入-产出假设与实际投资过程并不吻合。在实际投资过程中,真实投入应为投资组合的初始财富,产出则是其终端财富。基于新的投入-产出假设,本文对投资组合初始财富进行标准化,将终端财富转化为收益率形式,进而构造随机生产可能集和相应的机会约束随机Index-DEA模型。当投资组合收益率服从联合正态分布时,随机Index-DEA模型被转化为等价的确定性模型,从理论上证明该等价模型的凸凹性,并提出相应的求解算法。最后,利用该随机Index-DEA模型对我国30只开放式基金进行效率评价,验证所提出DEA模型和求解算法的有效性。     

竞争供应链中制造商环保技术投资决策研究

本文考虑消费者对质量差异化产品的异质性偏好以及环保意识,建立了消费者效用函数以及产品需求函数,构建了差异化竞争制造商及其零部件供应商之间的动态博弈模型;进而,研究了竞争供应链中制造商环保技术投资策略,考察了市场竞争对供应链均衡定价决策、环保技术投资决策以及消费者福利的影响。研究结果表明：拥有较高技术水平的制造商总是会选择更高的环保技术投资水平,但消费者也需为此支付更高的产品溢价;制造商环保技术投资会影响产品销售价格并有利于提升消费者福利,拥有较高技术水平的制造商总是有动机选择投资环保技术,而技术水平较低的制造商则不会有动机选择投资环保技术;市场竞争会导致供应商和制造商定价决策的变化,但此时供应商反而能够获得更多利润。     

基于复杂网络和语言信息的交互式大规模群体评价方法

针对现有基于语言信息的交互式群体评价方法大多仅适用于中小规模群体的情况,提出一种新的基于复杂网络和语言信息的交互式大规模群体评价方法。首先,将评价者视为网络节点,并依据节点之间的距离构建复杂网络;其次,设计节点紧密度和子群紧密度,并确定节点权重和子群权重;再次,定义群体稳定性指标和群体满意度指标,并以此来判断交互终止和确定阶段权重;最后,在节点密度算子和节点加权算子的基础上,分别对单轮群体意见和多轮评价结果进行集结。文末通过一个实际例子验证了所提方法的有效性与合理性。实例分析表明,该方法能够较为全面、准确地集结交互式大规模群体评价意见,且其结果的满意度亦较为理想。     

智联产品服务供应链研发运维多阶段联合优化与协调

在智联化和服务化背景下,智能产品服务系统成为制造企业转型升级的重要方向。产品的“智能”和“互联”特性给供应链中的产品和服务都带来了新的变化。考虑产品的“智能”和“互联”对产品、服务的需求和成本的影响,构建了供应链两阶段动态博弈模型。刻画了分散决策和集中决策下供应链的最优运作行为,基于产品收益和服务收益提出了“双元收益共享”的供应链协调机制。通过算例分析,探讨了“服务化”、“智能互联”与“双元收益共享”契约对供应链利润的影响。研究表明,智联产品供应链中融入智能服务,不总是能增加供应链利润,存在“服务化悖论”;当产品智联化后,智能互联特性加强了产品与服务的融合,使供应链各方的利润都有较大提高;“双元收益共享”契约不仅能实现供应链Pareto改进,还能提高消费者剩余。     

基于资源共享与子系统交互的两阶段DEA评价方法——兼对我国“一流大学”科研绩效的评价

由于复杂的竞争环境,共享资源下的交互系统组织形式变得越来越普遍,因此有必要开发一种新的方法来衡量这些系统与子系统的效率。针对复杂系统的绩效评价问题,本文提出资源共享与子系统交互的两阶段DEA评价方法予以应对。该方法在测定系统总效率的基础上,运用Stackelberg博弈方法构建模型求解出唯一的子系统(阶段)效率。最后,将该方法应用于我国40所“一流大学”科研系统绩效评价中,评价结果反映出一定的科研系统特征,并验证了该方法的有效性。     

违约风险、银行信贷筛选与货币政策非对称效应

本文构建一个包含企业违约风险与银行信贷筛选的动态随机一般均衡模型,研究银行信贷筛选对货币政策宏观经济效应产生的影响。在参数校准的基础上,分析了货币政策冲击的长期效应与短期效应。研究结果显示：(1)无论是基于长期还是短期效应的角度,银行信贷筛选均显著抑制了扩张性货币政策对宏观经济产生的积极影响;(2)基于货币政策冲击的短期效应可以发现,银行信贷筛选降低了扩张性货币政策的实际效应,并且放大了货币政策对通胀的影响;(3)通过比较扩张性与紧缩性货币政策的脉冲响应可以发现,银行信贷筛选导致货币政策的宏观经济效应存在非对称性特征。福利分析的结果表明,相比无银行信贷筛选的情形而言,银行信贷筛选导致了整体社会福利的恶化。     

引入人脸抓拍系统还是升级安检设备？——有限资源下的地铁暴恐防御序贯博弈模型

在有限防御资源约束下,地铁安防部门面临着引进人脸抓拍系统构建二级地铁暴恐防御体系,还是升级原安检系统构建增强型一级地铁暴恐防御系统的选择。本文基于暴恐分子决策的目标价值依赖性和安防部门的接警反应时间不对称性,构建了有限资源下地铁暴恐防御策略选择的序贯博弈模型。得出并分析了双方的四种均衡策略,最后结合北京地铁积水潭站早高峰案例,给出了考虑高峰大客流冲击效应的暴恐防御决策建议。研究发现,当增强型安检系统的准确率过高,或接警反应时间有效率较高时,引进人脸抓拍系统策略占优,且人脸抓拍系统的社会价值对安防部门决策无直接影响。当增强型安检系统的准确率适中,或接警反应时间有效率较低时,第一种情况,在安防部门侧重效率的情况下,人脸抓拍系统的社会价值与安防效率正相关,引进人脸抓拍策略在其社会价值较高时占优;第二种情况,在侧重安全情况下,升级加强原安检系统策略占优,此时,人脸抓拍系统的社会价值对安防部门决策无影响。另外,较高的安检准确率将提升安检厅的乘客淤滞水平、强化高峰大客流对安检厅的冲击效应、削弱高峰大客流对候车厅的冲击效应,并最终拉升暴恐分子直接袭击安检厅的风险。     

损失规避与公平偏好对房地产征收补偿策略的影响

地方政府对土地财政依赖度高,土地征收与出让仍是市县级政府干预地方经济发展的最主要手段,现行房地产征收补偿制度设计忽略了主体策略互动与信念互动对征收补偿的影响。本文在行为博弈分析框架下,通过构建房地产征收主体的收益理论模型及蕴含损失规避和公平偏好的效用模型,研究损失规避与公平偏好对房地产征收补偿策略的影响。理论推演与数值模拟结果表明：一是征收补偿与被征收人的损失规避和公平偏好正相关,与征收人的损失规避负相关,与征收人的公平偏好正相关;二是被征收人接受征收的意愿越强,征收补偿越高。鉴于此,本文认为在房地产征收补偿制度设计上应充分考虑对人性的尊重,对现行房地产征收补偿价格进行行为偏好系数修正,降低征收人损失规避偏好、强化公平偏好、让被征收人公平共享土地增值收益,提高信息透明度推动被征收人对征收补偿的合理预期。     

基于GCA-DEA-MSVC方法的高校科研平台评价预测研究

高校科研平台评价与预测分析是促进科研工作健康高效发展的重要载体,但数据指标繁冗、逻辑关系复杂、影响因素众多等大大加剧了科研平台运行评价和预测难度。本文从大数据角度出发探索一种基于GCA-DEA-MSVC方法的高校科研平台评价预测方法。首先利用GCA方法从科研平台运行数据库中挖掘、提取出与评价结果密切相关的关键特征指标并进行分类构建特征指标库,然后利用DEA方法对特征指标库数据进行融合,提升数据质量构建相对效率指标库;最后,将特征指标库与相对效率指标库再次融合,基于改进的MSVC方法构建了高效的科研平台运行状态评价分类预测模型,并利用教育部重点实验室评价数据开展了实验研究,验证了所提方法的有效性。     

基于零膨胀分位数两部模型的银行贷款违约预测研究

贷款信用风险评估是银行风控的重要内容。贷款逾期天数作为常见的风险度量指标,具有典型的零膨胀特征。对于零膨胀数据,传统的线性回归不再适用,两部模型是常用的代表方法。考虑到贷款数据具有偏态分布特征,本文构建了一个分位数两部模型—logit-quantile模型。该模型由Logistic回归和分位数回归构成,为了进行风险因素的选择,在模型的两个回归中添加了Lasso惩罚。为了求解模型,本文采用了坐标下降法和线性规划法相结合的迭代算法。模拟分析显示,对比逐步法和常用的logit-linear两部模型,新模型表现出了最好的变量选择效果,尤其在零膨胀比例为80%及高维情形时,该模型的表现仍然最优。最后对某银行的贷款数据实证分析显示,新模型具有更精简的结构,采用交叉验证技术进行预测显示新模型的预测和分类表现最好。