摘要:考虑多阶段状态变量的动态信息对违约风险的影响，同时考虑宏观因素和公司个体因 素来构建违约预报模型，并且通过在状态变量中包含的行业因素来刻画行业间可能存在的信 用传染效应; 建立违约风险强度中参数的极大似然估计和渐近性质，进而建立条件违约概率期 限结构的极大似然估计． 利用极大似然估计及其渐近性质考虑传染效应的显著性检验问题，最 后通过模拟研究比较文中所给出的两种估计方法和检验方法的表现．

摘要:假定分割市场中投资者信息处理能力存在差异，推导了具有异质信念的两阶段定价模 型，证明了异质信念和卖空限制是导致 H 股价格低于 A 股价格的原因之一，通过 A 股和 H 股 市场交易数据的实证分析，表明了该模型的合理性和有用性，在一定程度上解释了中国分割资 本市场股价的异象，有助于认识中国新兴资本市场的微观结构和市场特征

摘要:传统信用评价技术多在孤立时间点上对受评目标数据进行评价分析,但受评目标由于某些原因可能产生数据"突变",导致评价结果失真,产生信用风险.针对这一问题,本文提出应用多维时间序列数据对受评样本进行信用评价.该方法首先对多维时间序列数据使用灰色关联分析方法进行分割处理,解决"维数灾难"带来的严重影响,并将得到的灰色关联度值作为信用评判值;再运用模糊聚类方法对信用评判值构成时间序列矩阵进行信用评价分析,得到受评样本的"真实"信用等级.通过实例验证,该方法可以从时间序列的角度观察受评目标信用等级的状态趋势及"波动"情况,解决因为数据"突变"造成的评价结果失真问题,具有良好的评价效果和实用价值.

摘要:短期利率动态一直是金融领域研究的热点和难点,是对利率衍生产品定价和风险管理不可缺少的工具.本文从利率波动随机行为和区制转移特征两个视角对短期利率动态进行扩展,利用粒子滤波方法给出利率区制转移随机波动模型的参数估计和状态估计,并运用该模型对我国短期拆借利率展开实证分析.研究结果表明我国短期利率除具有典型的波动随机行为外,还存在显著的区制转移特征,BS-MSSV模型对短期利率动态的拟合效果最优,而且证实忽视波动均值的区制转移特征会导致利率波动持续性高估,并使得利率动态拟合变差.

摘要:针对干扰事件导致物流配送计划难以顺利实施这一难题,运用干扰管理方法,从客户不满意度、配送成本以及路径偏离程度三个方面度量物流配送系统中的扰动,建立字典序的多目标干扰管理模型,采用能够融合多种邻域函数的禁忌搜索算法实现模型的求解,以需求量变动的干扰事件为例,设计算例以验证模型的有效性.试验结果表明:该模型比已有的全局重调度模型更科学——能够均衡各方的利益,得到的干扰应对方案对系统的扰动更小.实际应用中,模型各目标的重要顺序可根据情况灵活更替,客户不满意度的度量方法也可灵活选择,实用性更高.

摘要:假设需求函数是凸的、需求弹性是关于销售价格的非减函数,本文研究了分权供应链在运作效率和社会福利方面的损失问题.以单一供应商用同一批发价格向多个零售商供应某产品,销售商间通过数量竞争来确定产品的销售价格为对象,本文利用非合作代价(Price ofAnarchy)的概念,将分权供应链的绩效分别与集权供应链的绩效和社会福利最大化的情形进行比较,给出了分权供应链在整体利润和社会福利方面不依赖于需求函数具体形式的损失上界.研究结论表明,当面临价格敏感型需求时,如果不考虑库存决策,分权供应链的效率损失上界明显高于销售价格固定、考虑库存决策的随机需求情形.而且,无论在运作效率还是社会福利方面,供应链分权导致的损失上界都是随着单位产品的最大边际毛利增大而增大,随着下游竞争的加剧而减小.

摘要:应用在线算法与竞争分析研究在线租赁问题是近年来国内外的一个研究热点.在一般设备在线租赁的基础上,提出了可折旧设备在线租赁问题.针对离线人具有遗忘性竞争对手的特点分别给出了可折旧设备在线租赁在有无利率情形下的随机性竞争策略.基于在线-离线成本比值矩阵分别证明了有无利率下随机性策略的竞争比,说明了折旧因素的引入使得可折旧设备随机性策略的竞争性能进一步得到改善并使得模型更适合于实际中大型设备投资问题,从而为投资者提供更好的理论决策依据.另外,市场利率的引入使得可折旧设备随机性策略的竞争性能有所降低但模型更符合现实情况,即大型设备投资者若考虑到资金的收益及市场风险因素后将会采取更加谨慎稳健的投资策略.

摘要:针对包含模糊语义描述的半结构化客户需求信息(SCN)具有模糊性、不易处理性,以及难以转换成精确的产品功能要求(FRs)等特点,研究了SCN的表达与转换处理方法.提出了SCN的数学描述方法和SCN转换问题的形式化描述方法,建立了SCN转换体系结构,通过模糊语义分析、智能模糊推理、加权优化及去模糊化等四个处理步骤,实现了半结构化客户需求(SCN)到精确产品功能要求的转换.最后以应用案例说明了该方法的实用性.

摘要:针对离散微粒群算法早熟收敛问题,基于元胞自动机的原理和离散微粒群算法,提出一种元胞微粒群算法.将元胞及其邻居引入到算法中来保持种群的多样性,利用元胞的演化规则进行局部优化,避免算法陷入局部极值.通过对典型多维背包问题的仿真实验和与其他算法的比较,表明本算法可行有效,有良好的全局优化能力.