通胀市场下的风险补偿在线租赁策略设计

考虑到实际租赁市场中设备的租赁和购买价格随着时间推移持续上涨的特征,研究了通货膨胀市场中的租赁问题在有利率情形下的在线竞争策略,并建立了相应的概率预期的风险补偿模型。首先运用在线算法和竞争分析理论设计了该问题的最优竞争策略,并给出最优竞争比。接着,在风险补偿竞争分析框架下,进一步讨论该问题,投资者可以控制风险,根据自己不同的风险容忍度和未来预期选择补偿最大的租赁策略;也可以根据给定的补偿收益约束选择风险最小的策略。最后通过数值分析,验证了相关结论的正确性,也表明了基于概率预期的风险补偿策略大大改善了该租赁问题的竞争比性能。     

在线住房出租问题及其竞争策略

本文研究了投资者不确定其持有房产时间的在线住房出租问题。为了增加收益,投资者在抛售房产前可以选择出租毛坯房或装修后出租策略最大化利润。本文从出租人角度运用在线算法建立住房在线出租模型,分析了投资者的竞争策略与竞争比。在线住房出租模型分析发现:最优的在线策略并不一定从毛坯房出租转换到装修后出租,出租人首先需要权衡装修成本与装修后单周期的收益,只有当装修后单周期收益高于装修成本时,在线出租策略才存在最优的转换时机。研究结论对在高度不确定环境下开展经营活动的租赁公司下一步策略选择具有启示意义。     

在线多租赁选择问题的最优竞争策略

在线算法与竞争分析是研究信息不确定决策问题的一种新工具,应用该方法研究在线租赁问题是近年来国内外的一个研究热点。传统的在线租赁问题以经典的"雪橇租赁模型"为基础,考虑在线决策者可以选择购买或按单位时间租赁的方式来使用设备。然而现实租赁市场(比如汽车租赁,房屋租赁)往往提供多种租赁方式供在线决策者选择,除了按单位时间进行租赁,通常可以以一个较优惠的价格租赁多个单位时间。在这种现实背景下,本文建立了多种租赁形式下的在线租赁模型,给出了这种租赁模型下的确定性竞争策略,并证明该策略具有最优竞争比。     

基于优惠合同的在线租赁策略设计

近年来租赁行业竞争日益激烈,租赁企业为了吸引客户有时会开展一些优惠活动。针对这一现状,本文讨论了存在优惠合同时承租方的在线租赁决策问题,其中假设该优惠合同 给予承租方一次以比较优惠的价格连续租赁设备多期的机会。首先,分析了存在优惠合同时的最优离线策略。其次,利用在线算法和竞争比理论分别设计了承租方放弃优惠合同和签订优惠 合同两种情形下的最优在线策略及最优竞争比。最后,通过汽车租赁优惠的数值算例说明选择签订优惠合同是更好的策略,进一步给出了签订优惠合同和购买设备的最佳时间。     

基于风险补偿模型的耐用设备占线租赁策略研究

传统的占线优化理论没有考虑到风险因素,其本质是一种无风险策略,具有一定的局限性,然而在现实中更多的人愿意利用风险来获得额外收益。基于此,本文结合交易费用与现实租赁市场中二手市场存在的情形,研究了耐用设备占线租赁的风险回报模型。风险回报模型是对最优确定性策略的拓展,且概率型预期风险回报模型是对确定型预期风险回报模型的拓展。通过数据分析表明风险回报模型能够有效地提高策略性能,从而使决策者可以根据自己的风险容忍度和预期选择最优的租赁策略。     

基于在线理论的股票算法交易策略研究

运用在线理论研究多支股票算法交易策略。在El-Yaniv等人研究基础上,构造了单支股票买入问题的在线策略,证明该策略为最优在线策略;将构造的单支股票交易策略应用到多支股票交易策略问题中,设计了多支股票交易策略算法,并以每支股票收益加权进行投资组合;最后选择上证A股二十支股票从2009年到2012年的交易时间价格数据验证本文所提策略有效性。将20支股票随机抽取10支组成一组,选4组分别进行验证,结果表明本文所给策略对于任意选择的多支股票有较好收益。对交易周期分别选取10个偶数长度进行验证,发现交易周期为18天时平均收益最大,平均收益率为5.2%。     

双人合作的在线雪橇租赁问题

以往的文献只研究了单人雪橇租赁问题,本文将雪橇租赁问题扩展到了双人合作情形.研究了两个在线决策者的合作博弈模型,给出了TBS策略和BCS策略,并求出了双方收益分配的纳什均衡解.结论显示,TBS策略具有最小竞争比,但基于该策略的合作却不稳定,需要契约维持;BCS策略不具有最小竞争比,却是占优策略,基于该策略的合作是稳定的。因此存在合作可能的情况下,选择BCS策略的合作总比非合作要好。文章第4节详细的比较了TBS策略和BCS策略。   此外,文章还得到了一个有意思的发现,随着参与人的增加,竞争比是有可能不上升的.这一发现与经典的在线问题(如k-server问题)的结论不一样,在k-server问题中,随着参与者(服务器)的增加,竞争比会呈线性提高》。     

考虑消费者后悔行为的零售商预售及退货策略研究

本文考虑消费者预购后悔行为,研究需求和消费者估值均不确定情况下,零售商的三种预售策略:不提供退货、退货不再销售和退货再销售的预售策略;探讨消费者后悔行为对零售商的预售价、订购量、退货额和预售策略选择的影响。研究发现:行动后悔越强,预售价格越低,对零售商的收益越不利;而等待后悔越强,预售价格越高,对零售商的收益越有利,因而零售商可以在现售期保持一定的产品缺货率,增强消费者的等待后悔行为。零售商提供退货服务总是优于不提供退货策略,零售商是否对被退回产品再处理进行二次销售主要依赖于被退回产品的再处理成本大小。     

购买价格递减的在线租赁问题策略设计

运用在线问题与竞争分析的方法研究了购买价格递减的在线租赁问题。通过揭示相关费用函数的性质,先后给出了最优离线策略以及在线策略。通过竞争比分析,证明了我们给出的在线策略是该问题唯一最优策略,而且该策略的竞争比随购买价格的优惠率的增加呈严格递减趋势。竞争分析结果表明考虑购买价格递减因素能够改进在线策略的竞争比从而提高决策效率。     

容忍最小收益下变保费率的更新风险模型

经典的风险模型在研究破产概率时,定义的破产时刻为盈余过程首次取负值的时刻,而讨论低于某一限度时的时刻为破产时刻更有实际的意义.本文将这一限度定义为容忍最小收益,首先讨论了容忍最小收益下变保费率的更新风险模型最终的破产概率;并进一步讨论了它在大索赔情形下有限时间内的破产概率的性质.     

金融租赁公司流动性风险研究

为研究金融租赁公司流动性风险,本文首次建立租赁公司现金流过程的多期动态模型,利用该模型定量分析了初始备付金、到期借款续借率和回收租金三个变量对公司流动性风险的影响。随后用违约概率来度量流动性风险,将问题转化成求解状态空间不断增大的非齐次马尔可夫链首中时的概率分布,并设计出违约算法(DA)和蒙特卡洛方法(MC)两种求解首中时分布的算法。算例表明提高初始备付金额度、到期借款续借率以及租金额度能有效地降低流动性风险。最后将银行的存贷利率和不同的租金定价方法融入基本模型,并通过三种不同的租金定价方式进一步分析了承租人信用风险对金融租赁公司流动性风险的影响。     

基于价格可变的占线优惠卡问题及其竞争分析

优惠卡问题是租赁问题的一个推广,已往的研究都是考虑只存在一种优惠活动的情况,并给出最优的单阀值购买策略。在本文中,则考虑更接近实际的情况,即存在多种优惠活动的问题,给出了当所有优惠卡价格在有界范围内的双阀值购买策略,分别给出了其竞争比上下界。最后,通过数值分析说明优惠卡价格和折扣率对消费者购买策略和竞争比的影响。     

ST摘帽如何影响公司价值和股价

以2004~2015年的ST公司为研究样本,利用事件研究法和双重差分模型,研究了ST摘帽对公司价值和股价的影响效应。实证结果表明,摘帽公告可以引起显著为正的累计超额收益率。而且,摘帽的部分信息含量可以被市场提前预期到,并立即反应到股价上。因此,仅从摘帽信息的股价反应速度看,我国的股票市场是半强式有效市场。此外,双重差分的实证结果显示,ST摘帽对公司价值没有显著的影响。但是,具体而言,摘帽事件可以同时显著地提高公司的市值和账面价值。这些结果都基本符合ST制度的政策预期。为了缓解内生性问题,在考虑控制变量的影响和倾向值匹配后,双重差分的实证结果是稳健的。     

Two heuristic solution concepts for the vehicle selection problem in line haul transports

In this article we will develop a mathematical model for a cost-efficient selection of vehicles with varying capacities for line haul transports with leasing options. For this integer optimization problem, which is a variant of the generalized assignment problem known as NP-hard, we will compare two heuristic solution concepts and try to answer the question in which cases a user should choose an exact or approximate solution concept depending on different data instances of the problem.     

A polynomial cycle canceling algorithm for submodular flows

Submodular flow problems, introduced by Edmonds and Giles [2], generalize network flow problems. Many algorithms for solving network flow problems have been generalized to submodular flow problems (cf. references in Fujishige [4]), e.g. the cycle canceling method of Klein [9]. For network flow problems, the choice of minimum-mean cycles in Goldberg and Tarjan [6], and the choice of minimum-ratio cycles in Wallacher [12] lead to polynomial cycle canceling methods. For submodular flow problems, Cui and Fujishige [1] show finiteness for the minimum-mean cycle method while Zimmermann [16] develops a pseudo-polynomial minimum ratio cycle method. Here, we prove pseudo-polynomiality of a larger class of the minimum-ratio variants and, by combining both methods, we develop a polynomial cycle canceling algorithm for submodular flow problems. Received July 22, 1994 / Revised version received July 18, 1997? Published online May 28, 1999     

A General Approach for Constraint Solving by Local Search

In this paper, we present a general approach for solving constraint problems by local search. The proposed approach is based on a set of high-level constraint primitives motivated by constraint programming systems. These constraints constitute the basic bricks to formulate a given combinatorial problem. A tabu search engine ensures the resolution of the problem so formulated. Experimental results are shown to validate the proposed approach. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

A Heuristic Procedure for Leasing Channels in Telecommunications Networks

Rapid advances in computing and communications technology have made distributed computing an attractive alternative for geographically dispersed organizations. A telecommunication sub-network forms the backbone of these distributed systems. In general, this paper focuses on the assignment of communication channel capacities in the presence of time variant usage patterns. Specifically, we concentrate on long-range capacity planning for organizations that construct networks by leasing communication channels from telecommunication companies. We formulate the capacity assignment problem as a 0-1 integer program that seeks to minimize total leasing cost subject to communication delay restrictions. Unlike previous models that include a single-system wide-average delay constraint, our model allows the flexibility of specifying delay restrictions by communicating node pairs. We propose an efficient heuristic, and a Lagrangian relaxation based procedure to obtain performance guarantees on the solution obtained from the heuristic.