融合Bass模型和三阶段过程模型的续集电影需求扩散研究

续集电影与母电影之间存在品牌溢出效应但不存在替代效应。现有多代扩散模型主要考虑替代效应,难以适用于续集电影。构建了一个融合Bass模型和三阶段过程模型的续集电影需求扩散模型,以预测续集电影的市场潜量和上映期间每日需求量。以2011年至2016年国内上映的续集电影相关数据对模型进行了验证,并与Marshall模型和SBM进行了比较。结果表明1)母电影品牌溢出效应、两代电影特征差距和市场扩张显著影响续集电影的市场潜量;2)电影需求过程存在显著的季节性波动;3)所建模型在拟合优度和预测精度方面均优于两个对比模型。所建模型一方面更适用于预测续集电影的需求扩散,另一方面研究对象拓展至不存在替代效应的多代短生命周期体验品,考虑了多代产品品牌溢出效应,是对已有多代扩散模型的补充。     

融合两阶段过程模型和改进Bass模型的网络社交平台上产品信息扩散研究

提出并验证了融合两阶段过程模型和改进Bass模型的网络社交平台上产品信息扩散模型。考虑用户转发动机构建产品信息扩散两阶段过程模型;考虑用户兴趣衰减效应改进Bass模型;融合这两个模型,考虑产品信息发布者明星效应、产品信息质量对产品信息扩散的影响,提出了产品信息扩散模型。以2019年11～12月新浪电影发布的电影预告片转发数据验证了所提模型,并与Bass模型进行了比较。结果表明,用户转发动机和用户兴趣衰减效应对产品信息扩散均有显著影响,所提模型的预测精度和拟合效果均优于Bass模型。所提模型可用于存在不同转发动机及具有衰减效应的其他信息转发量预测,尤其适合于在产品信息投放前期和早期对转发量的预测,是对信息扩散模型的补充。     

基于动态无偏灰色马尔科夫模型的煤炭需求量预测

煤炭消费系统是一个复杂的非线性系统,具有随机性、非线性、动态性等特点,科学地预测煤炭消费量及其结构对于优化配置能源有重要意义.传统的单一预测方法预测精度较低.在对陕西省煤炭消费历史数据分析的基础上,构建了煤炭消费总量的GM(1,1)模型、灰色GM(1,1)预测模型和动态无偏的马尔科夫结构预测模型.拟合结果表明,动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度,其平均相对误差为2.10%,分别低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型的17.37%和6.37%,可用于煤炭需求的预测,在此基础上对陕西省2017-2025年煤炭消费进行了预测,为未来能源消费发展规划提供依据.     

基于因子隐马尔可夫模型的VaR与ES联合预测

VaR和ES是衡量金融资产风险的重要测度,对风险控制和金融危机的识别具有重要意义。本文以CAViaR模型为基础,通过因子隐马尔可夫模型构造潜变量,作为CAViaR模型的回归系数的组成部分,最终提出了一个含潜变量的VaR和ES联合估计方法(FHM-CAViaR),实现了VaR和ES的联合预测。在该模型中,潜变量由一个因子隐马尔可夫模型驱动,可以刻画市场信息对模型系数带来的长期效应与短期冲击,该因子隐马尔可夫模型的引入实现了分位数回归模型参数在上百个状态间的转换。最后,基于本文提出的FHM-CAViaR模型分别对上证综指、深证综指和纳斯达克指数的对数收益率数据进行实证分析。实证结果表明,本文提出的模型具有更优的预测效果。此外实证结果还表明,在危机期间VaR的序列聚集性有着显著的增加。本文提出的模型可以通过潜变量的变化识别市场的机制变换,且能更精确地对金融资产的VaR以及ES进行估计,给出金融风险度量一种新的研究方法。     

组合预测模型时间要素研究

为了分析时间因素对组合预测模型预测精度的影响,基于对长期内各预测方法预测精度稳定性的考虑,借鉴一维AR(p)模型建模思路,提出了基于时间因素的组合预测模型建模方法。实例验证表明:相对于单个预测方法,考虑时间因素的组合预测方法的预测精度更高,且样本时间跨度越长,预测精度也越高。     

多元模糊回归预测模型及其应用

论述多元模糊回归预测模糊的建模方法,探讨该预测模型在第二代玉米螟百株卵量各动态上的应用,研究结果表明,该预测模型为害害虫群动态的中长期预测预报提供了一种新的研究方法,是一种优良的模型。     

GM(1,N)与GM(0,N)模型在能源消费碳排放预测中的比较研究

近年来,减少碳排放已成为缔约国家社会经济发展和生产经营活动的重要目标之一,研究并使用科学的方法对我国未来碳排放进行分析与预测对我国应对气候变化政策的制定具有重要意义.拟将GM(1,N)和GM(0,N)模型用于能源消费碳排放量的预测,建立能源消费碳排放量的多因素灰色预测模型,并对GM(1,N)和GM(0,N)模型预测能源消费碳排放量的精度进行了检验和对比分析.结果表明:在对四川省能源消费碳排放预测中,GM(0,N)具有更高的预测精度和可靠性.     

一种新的振荡型DGPM(1,N|sin)模型及其应用

针对传统多变量灰色模型未能有效预测振荡序列的问题,提出一种新的振荡型DGPM(1,N|sin)模型.首先,将非线性时间周期项和时变参数引入离散灰色预测模型;然后,建立非线性规划模型,利用遗传算法确定最优参数;最后,将该模型应用于中国消费价格指数的预测中,验证了本文模型的有效性和适用性.结果显示,振荡型DGPM(1,N|sin)模型有较高的预测精度,为振荡序列的预测提供了有效方法.     

基于残差修正的非等时距GM(1,1)模型及其应用

针对很多预测案例中历史数据序列非等时距的特点,构建了非等时距的GM(1,1)预测模型,将序列的时间间隔作为乘子嵌入模型中,同时通过动态采用最新分量作为初始值、动态优化背景值和累积残差修正等方法,解决了非等时距预测模型长期预测精度不易控制的难题.将该模型应用于某发动机油液监测数据预测中,预测效果较好.     

基于离散Bass模型的双十一销售预测

阿里巴巴双十一购物节的销售额走势,不仅是相关企业规划决策的依据,也是我国经济活动的重要方向性指标,运用Bass模型预测双十一销售额具有十分重要的意义.对普通正向的离散Bass模型采用普通最小二乘法得到的参数估计值偏离于原连续模型参数的真实值,因为存在着多重共线性和时间区间偏差.为克服这两个缺点,根据一类黎卡提方程构建精确的离散Bass模型.研究显示该模型及其解均收敛于原连续模型.给出基于非线性最小二乘法则的搜索算法,估计模型参数,拟合效果较好.最后将模型结果运用到阿里巴巴双十一的销售额预测,结果表明2018销售额将迎来拐点,增速将放缓.     

考虑消费者行为转化的零售商两阶段动态定价研究

考虑消费者呈现的不同行为特征,将其划分为两类:策略型和短视型。不同类型的消费者对同一产品会给出差别估价,假设这一估价呈随机分布,研究存在消费者行为转化的产品两阶段动态定价问题。引入消费者剩余对策略型和短视型消费者的市场响应特征进行描述,考虑贴现率,建立两阶段动态定价模型,分析不同类型消费者的差别决策过程,并且采用逆推法求解动态定价模型,得到最优价格策略。研究表明消费者期望购买数量与降价幅度都和转化率成负相关,此外,通过对比考虑转化和不考虑转化的两种情形下零售商总的期望利润,发现如果零售商没有考虑转化率而仅根据市场初期调查的消费者构成来进行产品定价将会给零售商带来损失,并且两种情形的利润差值随转化率的升高呈先上升后下降的变化趋势。     

电动汽车的市场需求和环境影响:功能更新与政府补贴

随着交通行业产生的碳排放和石油能源消耗问题受到越来越多关注,电动汽车行业的发展变得尤为重要。基于不同购买行为的异质性消费者,通过建立两阶段效用模型,得到不同类型消费者的市场需求,并进一步探究了政府关注电动汽车的环境影响情况下产品耐用度、产品更新程度和政府补贴对电动汽车市场需求的影响,结果表明:当单位电动汽车的环境效益较大时,随着更新程度的提高,第一阶段的电动汽车需求增大,而第二阶段的需求减少;当单位车辆的环境效益较小时,更新程度的提高使得第一阶段的需求降低,而第二阶段的需求增大;生产商最优利润随产品更新程度和政府补贴的增加而增大,当产品耐用度大于某个阀值时,生产商利润随耐用度的增加而增大,反之则减小。     

基于营运资金信息匹配平台的供应链金融动态折扣决策研究

当前逐渐受到实业界关注的一种新型供应链金融模式是基于营运资金信息匹配平台的动态折扣。本文针对两级供应链的动态折扣决策问题进行建模,揭示了动态折扣的应用对于改善供应链参与方现金流的影响机理。首先通过考虑供需双方动态折扣的独立决策,得出日折扣率的边界条件、双方效用最大时的日折扣率、买方混合还款方式下营运资金的最优准备方案和最低边界值;其次考虑供需双方动态折扣的最优决策,推导出在不同折扣率和利率关系下的最优还款策略,研究表明动态折扣可以明显提升供需双方的利润情况。     

Deregulation and welfare in airline markets: An analysis of frequency equilibria

This paper models airline competition as a two-stage game in frequency and prices, allowing for asymmetric frequency equilibria. The approach follows the spatial multiproduct oligopoly literature. The dynamic structure gives airlines an incentive to choose asymmetric frequency equilibria such that price competition is reduced. This feature is most pronounced in the case of inelastic demand, for which a maximum differentiation result is derived. We apply the model in a simulation study of airline deregulation of the Amsterdam—Maastricht market in The Netherlands, calculating welfare effects for various types of post-deregulation entry.     

基于顾客低碳行为偏好的选址-路径-库存集成优化模型与算法

针对自愿减排驱动下的顾客低碳行为偏好对选址-路径-库存决策的影响进行研究。首先推导了顾客低碳行为偏好下的市场需求函数和价格函数,并构建了考虑单位产品碳排放量和经济成本的多目标选址-路径-库存优化模型,通过对多目标优化模型的求解可得碳排放量和经济成本间的Pareto解集。在此基础上,定义了碳配额税的概念,可得顾客低碳行为偏好和碳配额税下的总收益函数。最后通过数值分析给出了自愿减排和监管减排两种机制共同作用下的企业减排方案和灵敏度分析。     

Advertising Events in a Competitive Framework

We study the problem of how to minimize the advertising costs for a one-time entertainment event taking competition into account. Using the concept of Nerlove-Arrow goodwill, we describe a market where two single players organize two different events. A single-player instance of the same problem has been analyzed already in the literature using both the Nerlove-Arrow dynamics and the Bass dynamics, but without considering a competitive framework. In this work, starting from a linear-quadratic model, we consider competition in the market and we study the problem in the settings of linear-quadratic deterministic and stochastic differential games. The analytical tractability of the problem allows us to characterize the Nash equilibria and to study the new features of the competitive scenario. In the deterministic instance of the model, we show that competition decreases efficiency. On the other hand, when the goodwill evolution is stochastic, competition may even increase efficiency by a diversification effect.     

Dynamic pricing of electricity in retail markets

This paper aims at defining a dynamic and flexible tariff structure for a distribution company that protects the retail consumers against the excessive fluctuations of the wholesales market prices. We propose a two-stage pricing scheme that sets in a first-stage a time-of-use tariff that is corrected later by a dynamic component once the real-time demand has been observed. A personalized tariff scheme may be offered by a distribution company to each dynamic customer by allowing him to choose the appropriate robustness level expressed in terms of variability between the first and the second-stage decisions. The arising limited recourse model has been tested on realistic test problems, by using a slight modification of a recently proposed interior point solution framework.      

Pricing and strategy selection in a closed-loop supply chain under demand and return rate uncertainty

Closed-loop supply chain (CLSC) decision-making involves many uncertainties, which makes the decision-making process more complex and diversified. This study considered a two-stage CLSC consisting of an original manufacturer and a third-party recycler. Without any government policy support, considering the effects of market demand, product return rate, and consumer perceived value, a CLSC decision model based on market demand with a [0,1] distribution was established. The model analyzes three situations—a manufacturer monopoly, the Cournot duopoly game, and the Stackelberg competition game—and solves them. The optimal values of decision variables such as optimal pricing, market demand, and all parties’ profits in the CLSC are obtained, and a strict mathematical proof is given. Through the model-solving process, the effects of product return rate and consumer perceived value on decision variables are analyzed; then, the profit allocation between the original manufacturer and the third-party recycler under different cooperation modes is analyzed. In addition, the four combinations of competition and cooperation are analyzed based on game theory. The Nash equilibrium solution and Pareto optimal solution of the four modes are analyzed by drawing a bimatrix Nash equilibrium table. The results indicate that the cooperation–cooperation mode is difficult to produce automatically, and government policy guidance and support are often needed to achieve Pareto optimality. Finally, a numerical example is given to validate the proposed model. In this way, the proposed model provides reliable theoretical support for the decision-making of both sides in a CLSC.