基于分户匹配推送模式的互利GSP竞价交易模型

通过对当前电视广告的商业运行模式进行分析,建立了分户推送广告模型和组织竞价交易模型.首先,在分户推送广告模型中,建立了用户向量和广告向量,基于PageRank算法和模糊匹配的静态匹配模型确定了广告与用户的匹配度,并根据用户的历史收视情况和广告商品的销量增长情况更新用户向量和广告向量;其次,在组织竞价交易模型中,根据同类别其他电视台该时段的广告成交价格区间和相关因素来确定各时段广告的合理底价,通过信誉度和可信有效竞价来确定某时段广告的单位成交价格,在极大化卖方收益的同时提高了收视率和买方产品的销售量;最后,通过算例对模型进行了验证,并与现有的推送及竞价交易模式进行了比较.     

供应链上两类不同信用风险的关联及传染效应研究

在一个典型的存在资金约束的二级供应链上,通常存在两类不同的信用风险:一是供应商向银行信用贷款所形成的信贷信用风险;二是供应商为零售商提供商业信用而形成的商业信用风险。本文针对上述两类不同信用风险之间的关联性及传染问题展开研究,揭示了两类风险之间的传染机理,度量了风险的传染强度,并分析了传染强度的影响因素。研究表明:两类不同信用风险之间的关联性,导致供应链上存在由非同类信用风险构成的关联信用风险(Different types of associated credit risk),本文简称为供应链上的D类关联信用风险。结合数值分析发现:D类关联信用风险的传染强度与供应商的生产成本及无风险利率正相关,而与商品的市场价格负相关。特别地,当市场需求服从指数分布时,关联信用风险的传染强度与商业信用成本和零售商的特质有关,供应商通过调整商业信用成本和选择零售商类型可以降低D类关联信用风险的传染强度,进而降低自身的银行信贷风险。本文将同类型信用风险之间的关联和传染问题引申到不同类型的信用风险之间,进一步深化和拓展了关联信用风险的内涵。     

基于解释结构模型的我国载人航天发展影响因素研究

载人航天事业的发展是综合国力的反映,是国家战略的重要组成部分.我国载人航天事业的发展受到国家战略、航天政策、宏观经济、国际形势等诸多复杂因素的影响,全面分析我国载人航天发展的影响因素,建立了载人航天发展影响因素的解释结构模型,对不同层级的影响因素进行了系统阐述.结果表明:国际形势、地球环境的恶化、太空资源等是影响我国载人航天发展的深层原因.通过与苏联、美国载人航天发展影响因素的对比,找出了各国载人航天发展的共同因素和差异因素.共同影响因素推动着世界载人航天事业的不断发展,而差异因素又使得各国的载人航天进程不尽相同.建立的系统结构模型对我国发展载人航天事业有指导和借鉴意义.     

完全信息下发电机组间竞价上网的非合作博弈行为分析

本文利用博弈论方法对电力市场中 ,电力总需求缺乏弹性时各发电机组间非合作关系下竞价上网的报价行为进行了分析、研究 .并通过多目标规划方法 ,求出了纳什均衡的近似解 .该解可以指导机组制定竞价上网的报价曲线 ,避免机组盲目报价 .     

基于两阶段动态博弈的服务外包定价分析

本文通过引入动态博弈模型,从完全竞争市场博弈定价、税收减免下博弈定价、人才补贴下博弈定价三个角度定量研究了服务外包企业的最优定价策略及其影响因素。研究表明,服务外包均衡价格受企业需求函数和竞争对手决策等因素影响,并得出了在政府行业扶持政策下的服务外包均衡价格与各参数之间的关系。依据研究结果,本文对政府给予服务外包行业的相关扶持政策提出了若干合理性建议。     

基于厂商策略的电价建模

发电侧厂商的行为是影响电力市场竞价交易的重要因素,发电商的行为策略是造成市场出清价的不稳定性的关键原因,而其行为主要是通过操控市场力来提升价格.本文以美国加利福尼亚州电力市场99年电价一容量数据的分析对象,企图对数据去噪、聚类建立模型,特别是针对由于发电商的容量持留造成市场出清价格的振荡这种情况,依托数据挖掘中混合聚类思想建立混合模型,以从中反映发电厂商的行为.     

基于灰关联分析的GA-BP神经网络在汽车油耗估算中的应用

从设计参数特征入手分析影响汽车油耗的因素,利用灰关联分析方法,解析了各设计参数对汽车油耗的影响程度,选择其中灰关联度较大的设计参数作为输入数据,综合工况油耗作为输出数据,构建6-5-1层结构的BP神经网络预测模型,并利用遗传算法获得优化后的BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络得到最优值,最后以国内市场340款汽车作为研究样本,进行有效性验证.研究结果表明,模型利用灰关联分析获得影响汽车油耗的主要因素,简化了网络结构;与优化前的BP神经网络相比,具有更高的预测精度和可靠性.     

基于期权博弈的中国风电投资分析

本文运用期权博弈的思想建立模型,将风电特许权投资项目看作不完全信息下的抢滩博弈问题,讨论在现有的特许权机制下,引入碳排放交易机制对风电投资的影响。模型分析了在未来碳价格存在不确定性的情况下,风电投资竞价机制会对投资者的竞价行为会产生什么样的影响,投资者应如何确定自己的最优投标价格,其他竞标者的策略对竞标者的影响将如何体现以及不同因素变化时对投资者投资行为的影响。     

基于模糊认知图的我国自贸区洗钱风险影响因素研究

自贸区洗钱风险的影响因素相互关联,通过专家认知判断自贸区洗钱风险各影响因素间相互关系。运用模糊认知图的迭代推理机制,借助灰色关联度,计算各影响因素与自贸区洗钱风险的关联度,识别影响自贸区洗钱风险的主要因素。研究表明,自贸区内反洗钱法律法规健全度、上游犯罪规模、反洗钱监管当局和义务主体履职效力、司法合作水平、上游犯罪结案率是影响自贸区洗钱风险的主要因素,这为我国自贸区反洗钱实务工作提供了决策参考。     

拍卖市场上不同经验类型竞价者竞价行为研究

研究公共价值拍卖市场上不同经验类型竞价者的竞价行为.根据拍卖经验的不同可以把竞价人分成两类:天真者和理性者.通过建立"天真-理性"的竞价模型,分析了天真者与理性者最优出价策略,得到了在价值信号均匀分布情况下,天真者的事前期望支付大于理性者的事前期望支付;并得到了天真者的进化比例.     

Study on economic withholding in electricity market of Zhejiang Province,China

Power suppliers with market power intend to bid high-price to obtain excessive profit when intensions in the balance of electricity supply and demand emerge. New index is thus necessary to be defined to assess the economic withholding behavior associated with both bidding prices and corresponding bidding capacity. Stages of low price section, economic withholding section and reasonable adventure section were classified in this paper. Based on bidding prices and capacity, absolute index and relative index were proposed to measure the economic withholding degree, with the former used for estimation of the total power system while the latter for comparisons amongst different units. A case study on Zhejiang electricity market indicated that these two proposed indices can accurately assess the economic withholding behavior in the electricity market. Finally, upper limit was suggested to be set for the relative index to suppress the behavior of excessive bidding prices in short of capacity.     

天然气需求影响因素分析及未来需求预测

不同的影响因素对天然气需求的影响程度存在差异,为充分认识上述差异,利用相对关联度定量刻画天然气需求量与影响因素之间的关联程度。依据重要性优先原则,采用逐步回归法逐次地对影响因素的统计显著性进行检验,深度挖掘有效驱动因素,构建“最佳”逐步回归C-D生产函数模型预测未来天然气需求走势。结果表明:(1)GDP是影响中国天然气需求的最主要因素,能源消费结构也是重要的有效驱动因素之一;(2)基于重要有效驱动因素构建的“最佳”逐步回归C-D生产函数模型实现了历史数据拐点拟合预测,具有良好的预测性能,预测结果可作为确定未来天然气需求的重要参考依据;(3)预测2020~2030年中国天然气需求量呈稳步增长趋势,但增速有所减缓,到2030年天然气需求量达约5660亿立方米,天然气需求量增长率降至4%。     

基于人工神经网络的轿车市场短期需求预测

在分析影响轿车市场需求因素的基础上 ,借助人工神经网络对轿车市场需求进行预测 .计算实例表明 ,用神经网络预测轿车市场需求是非常准确而有效的 .     

平台型企业定价影响因素研究:以银行卡为例

本文运用双边市场理论,构建了平台型企业的定价模型及回归方程,并运用国内14家商业银行2001~2017年的实际运营数据,对构建的模型和方程进行了实证检验。研究结论表明,平台对买方价格决定的主要影响因素有:平台向消费者(买方)提供产品或服务的成本、买方边的需求价格弹性,产品(服务)差异化程度,以及相对方(商户)接入平台的数量;而平台对卖方价格决定的主要影响因素有:卖方给买方产生的网络外部性强度,卖方边的需求价格弹性,以及市场份额。     

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.     

市场需求下产学研协同创新意愿的动态收益分配优化模型

产学研协同创新意愿高低关键在于合作收益的大小及分配,且这种大小和分配不是基于固定收益下不同贡献度的分配,而是将创新收益与产品市场表现挂钩,基于动态收益的分配.据此,构建了一个优化模型,分析市场需求(初始市场需求、未来市场需求)、收益分配、研发投入三种因素对协同创新意愿的影响.结果显示:一是企业收益分配比例受到未来市场需求的强烈影响,不同的取值范围导致协同创新意愿与初始市场需求之间存在线性、"U"型、和倒"U"型三种不同关系.二是协同创新意愿与研发投入呈负相关关系,表明通过提升企业分配比例可以抵消由研发投入增加带来的负面效应.这些结论不仅深化了关于协同创新意愿影响因素及其影响机制的研究,而且对协同创新可持续发展的利益分配机制提供了新的研究思路和对策启示.     

选择与评价新产品开发的风险决策研究

本文针对企业投资决策者在新产品开发中的风险决策,基于贝叶斯决策理论及其相关研究建立了评估外部情报信息价值的数学模型,探讨投资决策者风险倾向、新产品开发风险投资未来市场需求以及情报费用对投资决策的影响机制,并用于评估新产品开发决策。研究结果有助于理解企业决策者进行新产品开发决策时应考虑的因素和情境,并能够辅助决策。最后,将这一数学模型应用到一家大型高科技企业的案例中。应用案例分析结果表明:本文的研究结论能够为企业开发新产品提供相关的决策依据。     

Day-ahead market bidding for a Nordic hydropower producer: taking the Elbas market into account

In many power markets around the world the energy generation decisions result from two-sided auctions in which producing and consuming agents submit their price-quantity bids. The determination of optimal bids in power markets is a complicated task that has to be undertaken every day. In the present work, we propose an optimization model for a price-taker hydropower producer in Nord Pool that takes into account the uncertainty in market prices and both production and physical trading aspects. The day-ahead bidding takes place a day before the actual operation and energy delivery. After this round of bidding, but before actual operation, some adjustments in the dispatched power (accepted bids) have to be done, due to uncertainty in prices, inflow and load. Such adjustments can be done in the Elbas market, which allows for trading physical electricity up to one hour before the operation hour. This paper uses stochastic programming to determine the optimal bidding strategy and the impact of the possibility to participate in the Elbas. ARMAX and GARCH techniques are used to generate realistic market price scenarios taking into account both day-ahead price and Elbas price uncertainty. The results show that considering Elbas when bidding in the day-ahead market does not significantly impact neither the profit nor the recommended bids of a typical hydro producer.     

基于改进的粗糙集条件信息熵和灰关联投影法的工程项目投标决策研究

投标决策是建筑企业面临的一大难题.在分析建设工程投标风险因素的基础上,提出一种基于改进的粗糙集条件信息熵和灰关联投影法的投标决策方法.文中投标风险因素的客观权重经两次修正,更具全面性和合理性;然后结合依靠专家经验确定的主观权重得到综合权重;最后将综合权重应用于灰关联投影法进行投标决策.通过应用实例,验证决策方法的可操作性和合理性,为承包商实际的投标工作提供一定的借鉴和参考.     

高技术产业技术创新生态系统健康性评价及关键影响因素分析——基于改进熵值-DEMATEL-ISM组合方法的实证研究

高技术产业技术创新生态系统的健康发展对完善国家创新生态系统至关重要。本研究选取24个系统健康性影响因素,运用改进熵值-DEMATEL-ISM组合方法得出2011~2016年中国省际系统健康性得分,并对健康性关键影响因素及因素间的作用关系予以分析。结果表明,几年间系统健康性得分水平偏低且存在东部优于中部、中部优于西部的区域差异;系统健康性关键影响因素为有研发机构的企业数占比、国际竞争力、市场需求、对人员的吸附能力、知识产权保护、国内竞争力、引进外资和高技术企业数量;关键原因因素借助中层因素的中介传递作用影响关键结果因素最终影响系统健康的9条影响传递路径是关联广泛的主导路径,在改善系统健康性时应优先重视。