基于可信性理论的运输机会约束模型

基于可信性理论,将提出一类带有模糊参数的运输计划机会约束模型.然后,讨论可信性函数的逼近方法并且设计一个基于逼近方法、神经网络和遗传算法的启发式算法来求解这个模糊运输计划机会约束模型.最后,给出一个数值例子来表明所设计算法的实用性和有效性.     

基于可信性安全准则的模糊动态投资组合模型

研究了模糊环境下的动态投资组合模型,将证券的收益率描述为模糊变量,提出了基于可信性测度的安全准则,可信性安全准则反映了投资者对灾难事件的容忍水平.建立了基于可信性安全准则的模糊动态投资组合模型,对建立的模型设计了基于模糊模拟的混合智能算法进行求解,并在Visual C++环境下,用C语言实现了对实例的求解,证明了混合智能算法的有效性和合理性.     

带有模糊参数的农业生产计划模型

在现实的生产系统中, 由于材料价格, 产品价格, 市场需求以及劳动者能力等不确定因素的影响, 生产计划问题常常是一个不确定规划问题. 因此, 带有常系数的生产计划模型不能准确有效的描述生产决策环境. 基于可信性理论, 本文将提出一类新的带有模糊参数的生产计划模型. 然后, 我们讨论了可信性函数的逼近并且设计一个基于逼近方法、神经网络和遗传算法的启发式算法来求解这个模糊生产计划问题. 最后, 给出了一个数值例子来表明所设计算法的可行性和有效性.     

基于可信性理论的两阶段生产计划模型

为了准确有效地处理农业生产中的不确定性因素,基于可信性理论和两阶段模糊优化方法提出一类新的带有最小风险准则的两阶段模糊农业生产计划模型.然后,讨论可信性函数的逼近方法并且设计一个基于逼近方法、神经网络和模拟退火的启发式算法来求解这个两阶段模糊农业生产计划最小风险模型.最后,给出一个数值例子来表明所设计算法的可行性和有效性.     

基于可信性理论的模糊广义指派问题研究

鉴于广义指派问题的参数确定上通常包含不确定性,因此,将模型的主要参数,即单位费用、资源消耗量,用梯形模糊变量来刻画,从而建立模糊广义指派模型.在模型求解过程中,结合到决策者的实际要求,利用可信性理论将目标函数和约束条件进行清晰化处理,进而通过参数分解法求解.最后,通过数值例子说明模糊广义指派问题的应用,并检验所提方法的有效性.     

CEV模型下时滞最优投资与再保险问题

在常方差弹性（constant elasticity of variance,CEV）模型下考虑了时滞最优投资与比例再保险问题.假设保险公司通过购买比例再保险对保险索赔风险进行管理,并将其财富投资于一个无风险资产和一个风险资产组成的金融市场,其中风险资产的价格过程服从常方差弹性模型.考虑与历史业绩相关的现金流量,保险公司的财富过程由一个时滞随机微分方程刻画,在负指数效用最大化的目标下求解了时滞最优投资与再保险控制问题,分别在投资与再保险和纯投资两种情形下得到最优策略和值函数的解析表达式.最后通过数值算例进一步说明主要参数对最优策略和值函数的影响.     

基于前景模式下的房地产去库存策略研究

针对我国目前房地产去库存的现状,提出基于前景理论的房地产去库存调整方法.首先,对房地产去库存的问题进行描述,接着,房地产去库存决策者根据前景理论中价值函数及权重函数的思想,并根据房地产当前的形式,对房地产去库存方案的进行新的评估,在评估过程中,利用价值函数对房地产去库存的数量,房地产去库存的财产损失以及房地产去库存的综合成本,形成新的参考点的损益值,然后,通过权重函数以及房地产择优化方法,得出房地产去库存的结论.最后,通过案例分析,验证了所提出方法的可行性和有效性,为房地产去库存的决策提供了可参考依据.     

CEV模型下时滞最优投资与再保险问题

在常方差弹性(constant elasticity of variance,CEV)模型下考虑了时滞最优投资与比例再保险问题.假设保险公司通过购买比例再保险对保险索赔风险进行管理,并将其财富投资于一个无风险资产和一个风险资产组成的金融市场,其中风险资产的价格过程服从常方差弹性模型.考虑与历史业绩相关的现金流量,保险公司的财富过程由一个时滞随机微分方程刻画,在负指数效用最大化的目标下求解了时滞最优投资与再保险控制问题,分别在投资与再保险和纯投资两种情形下得到最优策略和值函数的解析表达式.最后通过数值算例进一步说明主要参数对最优策略和值函数的影响.     

求解张量互补问题的一类光滑模系矩阵迭代方法

本文提出了求解张量互补问题的一类光滑模系矩阵迭代方法.其基本思想是,先将张量互补问题转化为等价的模系方程组,然后引入一个逼近的光滑函数进行求解.我们分析了算法的收敛性,并通过数值实验验证了所提出算法的有效性.     

适用于多峰函数优化问题的通用演化算法

本文主要研究了非线性规划中多峰问题的优化求解.通过引入精英库、灭绝再生等,提出了一个适用于求解多峰问题的通用演化算法;并且新算法在四个复杂的多峰函数和一个三十维的整数规划问题上进行了试验,得到了数值结果.     

投影寻踪动态聚类模型在房地产投资环境评价中的应用

将投影寻踪动态聚类模型引入到房地产投资环境评价方法中.针对房地产投资环境评价所面临的多因素高维复杂性问题,该模型能够完全根据样本数据特性将高维数据通过投影向量投影到低维数据,同时实现对低维数据的排序和自动聚类分析,进而通过研究低维数据以实现对高维数据的研究.最后通过辽宁省工业地产投资环境评价实例验证了该模型在房地产投资环境评价中的适用性.     

基于灰色线性回归组合模型的长沙、武汉房地产投资预测研究

本文通过对长沙、武汉2001-2007年房地产投资额的历史数据进行分析,分别建立了两市的灰色线性回归组合模型.模型较好地拟合了长沙、武汉的房地产投资情况,运用该模型得到了两市2008、2009年的预测值,并对其房地产投资发展趋势的异同进行比较分析,对房地产市场的发展具有一定的指导意义.     

Rearrangements in Real Estate Investments

In this note we consider an investment problem in real estate. We show that it can be formulated in terms of a constrained optimization problem, and this leads to a linear rearrangement optimization problem. We address existence, uniqueness, and symmetry of the optimal solution.     

不完全偏好信息下房地产投资的模糊优选

解决了不完全偏好信息下含有模糊决策元素的房地产投资方案的优选问题.分析形成了房地产投资方案的评价指标体系,并在Hamming距离与Euclidean距离测度的基础上,建立了不完全偏好信息下的模糊多属性决策模型,能处理决策元素为一般模糊数的决策问题,同时提供了所建非线性规划模型的交叉迭代解法.实际算例的比较结果表明,本文提出的决策模型及算法优于文献中关于偏好信息完全确知的经典模型与算法.     

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。     

需求随机下房地产开发商最优进入-退出与能力扩张决策模型

在租赁市场上,房地产开发商常常需要同时决定进入-退出时机及开发能力扩张的的时机.然而这一研究在已往的房地产投资有关文献中有所忽视.鉴于此,在需求随机的条件下,通过一两阶段决策模型同时研究了房地产开发商在租赁市场的进入-退出及能力扩张问题.指出了进入、退出决策的隐式解并给出了扩张决策的阀值及扩张投资额度.研究同时得出结论:不确定性与成本的提高会增大了开发商进入-退出的决策刚性,并同时抑制了开发商的扩张投资.文章同时在行文中分析了结论的经济含义与政策含义.     

房地产开发的最优时间和最优强度

房地产投资具有许多不确定性,对房地产投资进行评估尤为重要.利用实物期权理论,对房地产投资进行建模分析,确定出最优开发时间和最优开发强度;最后根据模型推导出来的结论进行数值分析.     

含不动产项目的保险公司再保险-投资策略

站在保险公司管理者的角度, 考虑存在不动产项目投资机会时保险公司的再保险--投资策略问题. 假定保险公司可以投资于不动产项目、风险证券和无风险证券, 并通过比例再保险控制风险, 目标是最小化保险公司破产概率并求得相应最佳策略, 包括: 不动产项目投资时机、 再保险比例以及投资于风险证券的金额. 运用混合随机控制-最优停时方法, 得到最优值函数及最佳策略的显式解. 结果表明, 当且仅当其盈余资金多于某一水平(称为投资阈值)时保险公司投资于不动产项目. 进一步的数值算例分析表明: (a)~不动产项目投资的阈值主要受项目收益率影响而与投资金额无明显关系, 收益率越高则投资阈值越低; (b)~市场环境较好(牛市)时项目的投资阈值降低; 反之, 当市场环境较差(熊市)时投资阈值提高.     

Real estate price prediction under asymmetric loss

This paper deals with the problem of how to adjust a predictive mean in a practical situation of prediction where there is asymmetry in the loss function. A standard linear model is considered for predicting the price of real estate using a normal-gamma conjugate prior for the parameters. The prior of a subject real estate agent is elicited but, for comparison, a diffuse prior is also considered. Three loss functions are used: asymmetric linear, asymmetric quadratic and LINEX, and the parameters under each of these postulated forms are elicited. Theoretical developments for prediction under each loss function in the presence of normal errors are presented and useful tables of adjustment factor values given. Predictions of the dependent price variable for two properties with differing characteristics are made under each loss function and the results compared.     

基于区间数的证券组合投资模型研究

提出了证券组合投资的区间数线性规划模型.通过引入区间数线性规划问题中的目标函数优化水平α和约束水平β将目标函数和约束条件均为区间数的线性规划问题转化为确定型的线性规划问题.投资者可以根据自己的风险喜好程度和客观情况,对这两个参数做出不同的估计,从而得到相应情况下的有效投资方案,使证券组合投资决策更具柔性.最后通过实例分析说明了该模型的可行性.