摘要:新能源汽车及其加能站的扩散是多种主体相互作用的复杂过程。现有的分析该过程的基于agent的模型没有考虑现实的路网结构和驾车者行驶路线的分布，不能为具体某一城市或地区新能源汽车的推广提供决策支持。本文探索了一种集成ABM(基于agent的建模)与GIS(地理信息系统)的技术实现方法，其核心思想是利用Repast仿真框架对图形文件的读写接口，建立其与ArcGIS间的通信，形成一种松耦合的、基于矢量的集成方式。应用该集成方式，本文以上海市为例构建了基于城市路网结构的新能源汽车及其加能站交互扩散的仿真平台。

摘要:随机条件持续期(SCD)模型能有效刻画超高频时间序列中持续期的变化，但该模型为了确保条件均值的非负性将条件均值函数形式固定为对数形式。文章基于Box-Cox变换，弱化了非负条件限制，提出形式上较为灵活的Box-CoxSCD模型，可以根据数据本身选择最适合的均值函数形式。模型变得更加灵活的同时也给参数估计带来许多困难，文章利用MCMC方法来估计模型参数。最后，基于TEACD(1，1)模型生成的模拟数据以及沪深300指数期货的价格持续期数据，将Box-CoxSCD模型与SCD模型的预测效果进行比较。实证表明，无论是对于模拟数据还是实际数据，价格持续期具有较强的聚集性，Box-CoxSCD模型中的参数δ与0都有很大程度的偏离，这说明SCD模型将条件均值方程设定为固定的对数形式不甚合理。

摘要:双边匹配问题一直是经济管理等领域研究的热点问题之一。在基于完全偏好序信息的双边匹配问题中，进一步考虑双边主体的最高可接受偏好序，更具有现实意义。针对此类双边匹配问题的研究，尚未受到重视，鉴于此，本文提出了一种严格双边匹配方法。在文中，首先给出了双边匹配的相关概念，然后描述了考虑最高可接受偏好序的基于完全偏好序信息的双边匹配问题。为解决该问题，给出了严格双边匹配的概念及其存在性理论，考虑到双边主体的满意度和最低可接受满意度，构建了多目标优化模型；使用线性加权法将多目标优化模型转化为单目标优化模型，通过求解该单目标优化模型获得匹配结果；最后，通过风险投资商与风险企业的双边匹配实例分析说明了所提方法的可行性和有效性。

摘要:机会约束DEA模型打破了传统DEA模型对决策单元投入、产出的硬性约束条件，允许评价单元在既定的概率约束下超出前沿面，一般从统计角度将此概率设为某个足够小的置信水平。然而不同风险态度的决策者对评价单元具有不同的评价态度，因此，考虑决策者风险偏好的效率评价模型将更贴近现实。本文以机会约束DEA模型为基石，通过分析决策者感知风险与系统可测风险的相互关系，构建了考虑决策者风险偏好的机会约束DEA模型，定义了不同风险态度决策者的单元评价效率。数值分析在验证模型的有效性和可行性的同时，还揭示了考虑决策者风险偏好的单元效率与CCR效率之间的联系。

摘要:基于链与链数量竞争及制造商的生产规模不经济环境，识别了纵向联盟的形成机制和利润分享合约的设计，并进一步分析了市场竞争强度和规模不经济参数对分享比例选择范围的影响。研究结果表明:不管制造商是否存在规模不经济，仅当横向数量竞争相对较弱时；或者制造商存在相对较高的规模不经济成本，且横向竞争又较为激烈时，纵向联盟与利润分享机制是实现制造商和零售商绩效均改进的占优均衡机制，且制造商的利润分享比例范围随横向竞争的加剧而减小。若制造商的规模不经济程度在适度范围内，且数量竞争较激烈，则该分享比例范围随规模不经济程度的加深而变大；若制造商的规模不经济程度继续增强，则该分享比例范围随规模不经济程度的加强而变小。

摘要:多数现有研究在分析媒体关注与股市关系时，仅关注了简单的直接相关关系，未分析媒体关注与投资者关注在影响股票收益过程中产生的交互作用，未能说明媒体对股市的作用机理。本研究引入传播学议程设置理论，以中国金融类股票为研究样本，基于百度搜索引擎采集媒体关注度和投资者关注度数据，通过简单回归分析表明，投资者关注度与当期的股票收益具有正向直接相关关系，而媒体关注度对当期股票收益具有负向的直接相关关系，在引入媒体关注度与投资者关注度的交互效应后，研究发现，媒体关注度与股票收益的直接相关关系不再稳定，且媒体关注度对股票收益的影响程度显著弱于投资者关注度对股票收益的影响程度，而媒体关注与投资者关注的交互作用对当期股票收益具有显著正向影响。研究表明，因媒体信息传播而导致的投资者关注及其投资行为才是引起股票收益变化的直接动因，而媒体对特定股票的关注可以放大投资者关注对股票收益的影响程度。

摘要:中国资本市场上较高的交易成本使得“算法交易”这一以优化执行为核心的交易技术具有广阔的发展前景。为了研究算法交易对执行成本、市场质量以及交易系统的影响，本文构建了“社会嵌入式多主体仿真模型”，将真实市场的交易数据与人工市场的主体仿真相结合。研究表明:1)VWAP和IS算法的平均执行成本均低于机构投资者的实际交易成本，算法交易确实能够在国内市场上降低交易成本、控制交易风险；2)算法交易能够通过减小大额订单对市场的冲击降低证券市场的波动性，并且算法交易所生成的实时更新的限价订单流为市场带来了更好的流动性；3)在算法交易发展的前中期，其造成的订单量增长幅度应当处于上交所现有系统的处理能力范围之内。

摘要:研究了再制造商需求信息预测对回收再制造的影响。分别研究了垄断的再制造商和存在竞争对手的情形，分析了需求预测信息对再制造商的价值。探讨了再制造商与新产品制造商信息分享的可行性。研究发现:对于垄断的再制造商而言，进行需求信息预测总是有利可图的；当再制造商存在竞争对手时，预测信息对再制造商价值的高低与再制造商市场潜在市场份额、回收投资成本参数和价格竞争强度相关；预测精度较低时，再制造商有动机与新产品制造商信息分享。

摘要:软件即服务(SaaS)是应用创新引发的软件交付模式创新，对客户而言，也是软件外包服务的创新。它以交付产品差异，定价差异以及交付方式的差异区别于传统的软件外包模式。此文应用博弈论方法，依据SaaS模式的特点，构建SaaS服务提供商与客户的博弈关系，研究双方市场交易权力悬殊与交易权力相当的情景下，SaaS服务提供商与客户的决策行为及其对整体期望利润的影响。研究发现SaaS服务提供商与客户的交易权力悬殊并不影响最优服务质量，而双方交易权力相当则会改变最优服务质量的影响因素；客户交易权力较强时可以增加社会福利；当需求量影响顾客的感知价值时，SaaS客户的剩余价值会增加，而且在特定条件下，SaaS服务提供商的利润也会增加；SaaS服务所需的硬件通过IaaS模式采购会降低SaaS服务的价格，提升SaaS服务的需求量，同时还可以保证服务质量。研究丰富了软件服务外包的理论模型，研究结论对于正在迅速发展的软件即服务乃至云计算服务提供商具有一定的决策支持作用。