有限理性条件下演化博弈行为分析

基于博弈双方有限理性的假设,运用动力系统的相关理论和方法对一般2×2非对称演化博弈过程建立了动态复制方程,并对博弈双方在演化过程中的行为进行了分析,得出博弈双方交互系统均衡点及稳定性相应的结论及其全部动力学行为.     

房地产泡沫相关因素及相关关系的实证研究

通过理论探讨及文献研究,建立了与房地产泡沫有关的的四个关键因素,土地价格、房价虚涨、房地产投资和房屋空置率与房地产泡沫的关系路径分析模型,并通过30个省市的相关数据进行了统计分析,检验该模型.研究结果表明:各活动要素的影响强度存在着一定的差异,土地价格和房屋空置率对房地产泡沫的影响最大,房价虚涨和房地产投资泡沫对于房地产泡沫的直接影响不是很显著,但是可以通过土地价格泡沫和房屋空置率泡沫等其他变量间接地发挥显著作用.指出了局限性.     

存在投机性交易行为的蛛网模型及经济意义

研究了存在市场投机性交易行为的蛛网模型,讨论了该系统模型的可能状态及其条件;这种投机行为在某些条件下可能引发经济泡沫,这可以解释当前的一些经济现象,如房地产市场的炒作行为等.     

斗链式城市快递揽收自组织研究

将斗链作业方式拓展应用于城市快递揽收过程中,提出动态分区、协同揽收的斗链式快递揽收模式,在考虑包裹交接必须在城市交通系统指定的位置进行和快递员返回取件时的行驶时间的基础上,构建了固定交接位置斗链式城市快递揽收系统的作业规则和演化动力学模型,并利用连接图分析其自组织演化过程.研究表明斗链式城市快递揽收系统仅仅依赖揽收快递员之间自发的互助、协同工作,就能实现快递员揽收能力与其所在区段业务量的动态匹配,整个快递揽收系统实现自组织运营.     

我国房地产市场发展问题研究

房地产市场是一个庞大而复杂的系统,它对我国国内生产总值有重要影响,并和百姓生活必需的"住"关系极为紧密.因此,有必要对房地产市场进行深入分析.从当前社会经济发展的现实着手,建立了一系列数学模型,包括房地产市场的供求模型、价格影响模型、房地产行业与国民经济相关行业关联度模型和房地产行业泡沫度量模型.并运用可获得的经济数据对以上模型进行了实证分析,旨在研究如何促使房地产市场健康稳定地持续发展,同时为国家制定房地产的相关政策提供一定的理论参考.     

多用户类多准则交通分配的势博弈与拥挤定价

交通管理者在解决路网拥挤问题时,并不知道出行者的出行效用,同时管理者难以对出行者的路径选择行为做出准确的观测.运用势博弈理论分析多用户类多准则交通行为的演化过程,得到了固定需求和弹性需求情形下的可容许动态(一种刻画出行者通过转换路径增加当前效用的近似调整行为的演化动态),证明当路段时间函数和逆需求函数为严格单调、连续、可微时,所对应的交通分配是势博弈问题的惟一Nash均衡点.进一步研究了固定需求下的可变拥挤道路收费问题,得到了在当前系统状态下实现系统最优交通分配的拥挤收费水平.     

企业自主创新困境中的短视行为演化博弈及仿真研究

从企业短视行为视角来系统揭示企业自主创新困境形成的微观行为机制,并基于演化博弈理论,深入分析企业自主创新的决策行为及其动态演化过程,进一步地在不同演化情景下对其演化动态进行敏感性仿真分析.结果表明:提高企业自主创新增长系数,能够有效抑制企业短视行为动机,促使企业选择更具前景的自主创新策略;自主创新奖励和短视惩罚尽管是一种有效方式去提高企业自主创新积极性,但其作用强度和效果没有企业通过自身创新能力的提高更好;企业对自主创新成本的敏感程度较其他因素更强.基于此,提出了提高企业自主创新的对策建议.     

两类零售企业竞争策略选择的演化博弈分析

运用演化博弈理论分析了在同一市场两类零售企业行为的演化过程.根据两类企业竞争策略的复制者动态方程,分析了两类企业策略选择的演化均衡特征,并分析了一些主要参数对企业竞争策略选择的影响.结果表明,企业的相对实力和两企业竞争成本的乘积对企业行为的演化起着至关重要的作用.     

基于GSADF与BSADF的房地产市场泡沫测量模型研究——以厦门市为例

房地产业泡沫影响房地产市场健康发展,对房地产市场泡沫的研究以及提出抑制策略具有现实意义.研究综合使用GSADF、BSADF模型,构建了区域性房地产市场泡沫的检测模型,并以厦门市为例,检验房地产市场价格指数的泡沫存在性及生灭时间点.研究发现基于GSADF、BSADF组合的房地产市场泡沫测量模型能够较为准确的测定泡沫的存在性、泡沫生灭的时间点以及泡沫的严重程度.实证结论得出:厦门市新建商品住宅市场共出现五次泡沫,第四次泡沫(2015.10-2016.09)持续时间最长且最严重;厦门市二手住宅市场共出现三次泡沫,第二次泡沫(2016.02-2016.06)程度最严重.鉴于此,厦门市应加强土地资源管理,完善住房供给体系,实行稳健调控措施,严控房地产市场的各类资本,预防并减缓泡沫.     

基于随机Petri网的邻避冲突演化过程模型及情景仿真分析——以垃圾焚烧发电厂为例

在中国城镇化发展过程中,因某些基础设施的选址与建设而引发的“邻避冲突”时有发生,针对这一问题,对该类冲突的影响因素及其演化过程进行深入而系统的分析。通过借鉴扎根理论思想及多案例研究,对影响冲突演化过程的主要因素进行提炼与归纳,并构建冲突演化过程系统图。然后基于随机Petri网理论,对冲突演化过程进行建模,并进行情景仿真分析。结果表明,政府单边决策、意见领袖的组织策划及与设施有关的负面信息传播扩散容易引发周边居民不良的情绪反应及抵制抗议行为;政府妥协有利于事件的平息,但会使周边居民对政府形成负面经验认知、对政府产生不信任以及对风险产生过高的感知;政府无效的风险沟通行为可能会导致冲突升级,但能减少周边居民对于政府的不信任及风险感知。     

房地产市场供求均衡与房地产价格研究——以北京商品房市场为例

中国房价上涨幅度较大,研究房地产供求市场及其价格,能把握房地产市场规律,促进房地产市场的平稳健康发展.研究从供求均衡理论角度分析了房地产市场的供求规律及其价格,通过建立商品房市场的供需动态均衡模型,以1990~2010年北京市商品房市场为例,对房地产市场的供求弹性、与长期均衡之间的关系及其对房地产价格的影响进行了实证研究与分析.研究表明房地产供给市场长期略具弹性,而需求市场长期弹性较大,价格对商品房市场的调节作用并不明显,实现房地产市场的供求均衡,需要政府力量的介入并对市场进行宏观调控.     

中国房地产价格的多元线性回归模型

近几年,房价的迅速增长,已经远远超过了GDP和居民可支配收入的增长.那么,我国房地产市场是否已经过热,是否已经出现了泡沫.基于2000~2006年的数据对我国房地产价格函数的影响因素进行了多元线性回归分析.尽管我国部分地区价格偏高,但是并没有出现商品房价格泡沫.     

基于贝叶斯学习的最优互联网化房地产金融合约

房地产金融的互联网化是当前金融市场创新的重要方向。本文采用动态道德风险理论研究了互联网化房地产金融合约的最优性及其经济特征,并以动态合约的视角考虑了参与方的贝叶斯学习对互联网化房地产金融最优性的影响。研究发现,为了激励资信良好的融资方努力工作且排除资信欠佳的融资方,互联网化房地产金融合约不仅需权衡激励成本和收益以确定适当的努力激励强度,而且还需考虑因融资方的信息优势带来的信息租金。     

基于马氏域变的房地产泡沫存在概率研究

借鉴股票市场泡沫的研究方法,采用非齐次马氏域变思想对我国2001年1月到2010年12月的房地产市场泡沫进行了分析.通过Johansen协整检验方法从房价数据中分离出泡沫成份,使用极大似然估计方法估计出房价泡沫在两状态下的方差和转移概率的相关参数,进而求出各时期房价泡沫存在的概率.实证结果表明:第一,样本期间大部分时期内我国房地产价格存在泡沫的概率较小,但2009年4月至12月房价存在泡沫的概率较大;第二,提高贷款利率能够减小从无泡沫到有泡沫的概率,同时增加从有泡沫到无泡沫的概率.     

基于灰色理论的人口年龄结构对房地产需求影响分析

通过研究影响房地产市场需求的主要因素,特别引入不同年龄段人口数这一因素,建立了基于灰色理论的房地产市场需求影响因素分析模型,对影响全国房地产市场需求的各因素进行实证分析,从而得出人口年龄结构在影响房地产市场需求中的重要性.并进一步分析人口年龄结构对需求的影响机理.     

我国人口城市化与房地产发展协调研究

分析了我国人口城市化与房地产市场的关系,利用相关分析、因果分析、脉冲和方差分析,发现人口城市化率短期内受房地产市场影响较大,长期内房地产市场要受人口城市化速度的影响;研究了人口系统与房地产系统的熵流关系,利用静态和动态协调度定量分析,发现两个系统取得了较好协调发展效果,但未来协同效应存在下降的可能.     

基于系统冲击的灰色预测模型及其应用研究

针对系统受到系统外部冲击问题,结合泛函理论和灰色系统理论,建立了含有系统冲击泛函分析因子的灰色泛函预测模型。并运用贝叶斯网络推理技术,建立了系统冲击与系统控制的灰色贝叶斯网络推理预测模型。所建模型可以分析基于系统冲击演化的泛函分析因子的动态推演问题。依据泛函分析因子的变动,可以预测与修正系统发展趋势。案例分析了2013年房地产经济受到新政策的冲击问题。由于房地产经济受到新政策冲击,使经济发展态势发生转变。根据房地产经济的当前时段信息,利用灰色贝叶斯网络推理预测模型对历史趋势进行修正,预测结果与实际数值仅有3.81%的偏离,预测结果较其它现有模型的预测结果精确。灰色贝叶斯网络推理模型强调对近期数据的开发利用,适用于预测系统近期受到外部冲击的发展趋势问题。     

模糊模式识别在房地产预警信息系统中的应用

本文利用模糊模式识别和主成分分析等方法，进行房地产预警实证分析。以南京房地产市场为例说明。在面对若干繁冗驳杂的一系列指标时，如何进行指标归类，建立一套指标体系，以及如何分析这些指标反映的房地产市场所处的警情的层面。从而适时的得出一些分析结果，以供管理者做出及时的政策调整，避免房地产业危机的产生。     

基于VaR的房地产投资组合模型设计与应用

本文以风险和收益的动态刻画为核心,在房地产投资组合中引入基于VaR模型的风险评价,通过资产收益和预提费用在持有期内的现值构造效用函数,建立基于VaR的投资组合优化模型,实现房地产投资的最优组合。对于上海房地产市场两种不同资产进行组合的实证分析表明该模型具有一定的实用性和有效性。