摘要:利用21世纪报系新闻敲诈案的曝光为准自然实验,本文研究媒体作为经济主体,可能存在与公司进行合谋,或中立的监督,抑或利用影响力对公司进行威胁等一系列自利行为.根据曝光日前的新闻报道,将公司分为与媒体“利益相关”组,被媒体“利益攫取”组以及对照组.本文发现,市场在得知媒体的自利行为后,下调了“利益相关”公司组的评价,也对“利益攫取”组的判断进行了一定程度的上调.表现为曝光日“利益相关”(“利益攫取”)公司组平均为负(正)的市场反应.另外,在被媒体“利益攫取”的公司中,事件媒体所在地公司具有相对较小的事件日正向反应,甚至为负向反应,这说明被媒体威胁后,当地公司更可能妥协并与媒体“合作”.

摘要:基于货币稀释理论建立流动性过剩与全球失衡的一般均衡模型,分析流动性过剩、储蓄、消费、金融发展、经济增长等因素对世界经济的冲击影响,证明了十个重要命题.通过这些命题的组合和演绎,能够从理论上全面、科学和合理地解释世界经济中出现的经济现象.文章的结论不仅能够覆盖相关文献的主要观点,而且将文章提出的理论渗透到社会再生产的四个环节,揭示了当今世界经济的发展逻辑.美国利用美元的国际储备货币地位,在分配中无偿获得了世界经济的发展成果.美国依靠比较优势发展的虚拟经济,在与别国实体经济的交换中获利,支持了美国的过度消费,导致美国经常账户赤字,造成全球失衡,对金融危机负有主要责任.

摘要:既有的社会网络演化分析模型往往通过统计分析的方法从宏观上描述网络演化规律,难以深入解释驱动网络演化的微观行为原因.为了弥补以上不足,建立了网络参与者的效用函数,并引入效用分析的方法解释网络上链路形成或断开的现象,进而揭示驱动网络演化的微观行为原因.与此同时,考虑到网络参与者见面过程是网络演化的内在过程,将其视为难以观测的潜变量引入模型,用以解释不能由效用分析所刻画的网络演化现象.在以上理论模型基础上,为将其进一步量化和应用,基于对社会网络一个时期的观察和网络参与者个体属性的数据,发展了基于贝叶斯推断的参数估计方法,校准所建立效用函数中的参数并估计潜在的见面过程.通过两组仿真分析验证了模型参数估计的准确性并讨论了模型的适用范围,并将模型应用于取自Facebook平台的真实数据集,实证了模型的解释力和预测力.本文提出的模型将有助于解释社交媒体平台上社会网络形成的原因,并预测网络演化的趋势,为进一步优化社会网络结构和控制信息传播打下模型基础.

摘要:建立血液战略储备库是应对大规模突发事件应急血液保障问题的重要途径之一.为提高应急血液保障能力,以灾后应急血液保障时效性最高及日常条件下血液战略储备库运营总成本最低为目标,基于非线性混合整数规划方法建立了一个考虑多情景、多阶段、多血型、随机需求、库存补充提前期、容量限制及协同定位等因素的血液战略储备库多目标选址—库存问题优化模型.根据该模型的性质,设计了一种基于小生境技术的多目标非支配排序遗传算法进行求解.算例分析结果表明,该算法能够有效获得Pareto前沿,产生一簇Pareto解,因而决策者可根据偏好与实际需要权衡应急血液保障成本与时效性,选择合适的血液战略储备库选址—库存决策方案.

摘要:在带有广义优先关系(generalized precedence relations,简称GPRs)的工序网络中,发现了新的奇异现象.传统观念中,如果某工序的机动时间被消耗,则必然发生在以下两种情况中:1)该工序主动消耗自身机动时间;2)由于该工序的前继工序消耗各自的机动时间,导致该工序被动地消耗自身机动时间.然而新发现的奇异现象是,即使脱离上述两种情况,某工序的机动时间也会被消耗.该现象称为工序机动时间的隐性消耗,出现在带有GPRs的工程项目中.在GPRs网络的基础上,研究了该奇异现象的特性,分别针对工序的经典时差和隐性时差,提出了相应的机动时间隐性消耗的量化方法.对于带有GPRs的项目调度问题,工序机动时间隐性消耗的现象会弱化现有的基于机动时间的模型和优化算法,因此,为了进一步提高项目调度的效率和准确性,对该奇异现象的理论研究是不可或缺的.

摘要:在梳理感知风险文献的基础上,依据标准风险测度理论对结构性理财产品的感知风险进行量化,进而从微观层面构建个人投资者结构性理财产品风险感知与决策模型.同时,在模型中尝试引入过度自信这一心理偏差来探究其对投资者感知风险的作用机制.研究表明,过度自信投资者更相信私人信号,低估私人信号中噪声的方差,进而影响其对结构性理财产品标的资产到期价格分布的估计,过度自信可导致投资者高估结构性产品获得较好情境收益的概率,并随着过度自信程度的增加高估概率程度加剧,最终导致投资者感知风险降低.

摘要:在线投资组合选择(online portfolio selection)问题是当前量化投资领域一个重要的研究问题.近些年来,可投资标的的爆炸式增长急需能够有效计算的投资组合选择策略,而现有高绩效算法大多具有指数级或多项式级的时间复杂度,不利于在实际中应用.由此,本文提出了一种基于次梯度投影的泛投资组合选择策略SGP.将次梯度投影的思想应用到资产组合构建的过程中,得到策略的再平衡规则.理论上,本文分析了次梯度投影算法的竞争性能,证明了该策略是一个泛投资组合选择策略;并发现该算法具有线性时间复杂度.实证上,验证了SGP策略在美国与中国市场的表现.结果表明,SGP策略能够实现和最新的泛投资组合选择策略相当的收益率,而算法运行时间短于现有策略.参数敏感性分析表明SGP策略对参数选择不敏感;交易成本敏感性分析表明SGP策略能够承受合理的交易成本.

摘要:信用评级是衡量债务违约的可能性,因此评级体系要有违约风险识别能力,能够将违约客户和非违约客户显著地区分开.通过逼近理想点的思路,构建多目标规划模型求解最优的组合权重,并对中国某区域性商业银行1 814笔小型工业企业贷款进行实证分析.本文的创新与特色一是以非违约企业的数据到正理想点的距离代数和最小为第一个目标函数,以违约企业的数据到负理想点的距离代数和最小为第二个目标函数,构建多目标非线性规划模型进行组合赋权,在满足了“非违约企业的评价得分越高、违约企业的评价得分越低”要求的目标下得到最优的组合赋权的权重系数,使赋权结果保证了评级模型能够将违约企业与非违约企业最大地区分开.改变了现有研究的组合赋权脱离评价目的的弊端,改变了现有研究中违约与非违约企业的评价得分存在大量重叠、对两类企业的区分能力低的弊端.二是通过检验“违约企业的信用得分是否显著小于非违约企业的信用得分”的J-T非参数检验,验证信用评价模型的合理性.改变现有研究忽略对信用评价模型的合理性进行验证的弊端.三是经过实证,发现本研究建立的组合赋权模型的违约鉴别能力(Z=5.546)要高于现有研究的两种常用组合赋权模型、即基于方差最大的组合赋权(Z=4.298)和基于偏差最小的组合赋权(Z=5.182)