基于场景理论的中国城市居住房地产需求研究

源自芝加哥城市社会学派的场景理论最先发现并研究了文化和价值观对城市居民居住需求的影响力正在逐渐增强这一趋势.在当今我国城市,一些富含文化、价值观背景的特殊居住现象,如房奴、蜗居及蚁族也都客观呈现出了这类趋势的日益增强.将场景理论应用到中国城市居住房地产需求的研究中,通过文献和理论分析,提出了文化、价值观因素对中国城市居民的居住房地产需求影响的三个假设,然后基于场景理论模型构建了基于中国375个城区的区域场景文化因子,接着运用分层回归方法,对地区不同年龄层次人群的居住房地产需求进行了实证分析.最终证明了三个假设,并以此提出了相应的政策建议.     

中国农村居民消费结构的Panel Data模型分析

基于持久收入假设消费理论,建立中国农村居民消费的Panel Data模型,分析中国农村居民不同收入层次之间的消费差异,以及这种差异对农村居民消费结构的影响.结果表明:不同收入层次的农村居民的总消费支出差异显著,衣着消费模型为变截距模型,而居民食品、居住等其他消费支出差异不显著,模型表现形式一致,因此启动农村居民消费需求归根到底是要提高低收入层次居民的收入,拉动高收入层次居民的消费需求。     

基于证据理论的作战群体类型建模与识别方法

作战群体的类型识别是兵力聚合中的一个重要问题,针对类型识别所处理的情报及所使用的知识的不确定性,尤其是情报与知识在观点上的不明确性,本文提出了基于证据理论的情报表示及组合方法,并给出了群体类型的模板表示方法,进而提出了基于组合情报与模板模糊匹配的作战群体类型识别方法。该方法能应用于各个层次的兵力聚合过程,以辅助各个指挥层次的军事决策,提高决策的速度及效率。     

政府差异化激励条件下有限理性制造集群的服务化策略演化研究

服务化转型是传统制造企业实现向价值链两端高收益空间演化的重要驱动,却受到转型成本高、转型难度大等多重阻碍。推动制造业服务化政策设置的合理与否,关乎制造企业产业优化升级的成败。本文以由有限理性的寡头与一般企业组成的传统制造集群为研究对象,依据演化博弈理论建立了政府差异化激励条件下集群服务化转型策略的演化博弈模型,利用可视化系统仿真演释了制造集群寡头企业群体与一般企业群体的服务化策略选择过程。研究表明,政策激励设置的合理性直接影响制造集群服务化转型升级的成败,政策制定者应避免陷入无法使制造企业选择服务化策略的政策困境。本文为制造集群服务化激励水平的设定提供了理论依据和解决思路。     

二面角平面角的目标层次教学刍议

美国教育学家布卢姆在其“目标分类学”和“掌握学习策略”的理论中指出 ,以目标为核心 ,运用评价手段 ,构成教学过程三要素 .教学目标是教学活动的指南 ,教学评价的依据 .布卢姆认为学生学业成绩的差异与教学方法及教学内容呈现顺序有关 .所以教师如何合理安排内容 ,制订符合学生认知规律的实施程序 ,便尤为重要 .同时 ,思维科学表明 ,人类思维是一个整体性的活动过程 ,又是一个系统结构 ,而且是一种有层次的系统结构 .不同的思维表现为不同的思维层次 ,思维“是由模糊→清晰→高一层次模糊→高一层次清晰…螺旋上升的”.故教师在设计教学…     

“扩中”与“减贫”视角下的新生代农民分化影响因素研究

为进一步辨别“扩中”和“减贫”路径,形塑与建构未来农民分化图景,研究以新生代农民为研究对象,根据2016中国劳动力动态调查数据(CLDS),利用广义多层线性模型(HGLM)跨层次研究新生代农民分化影响因素.研究结果表明:个体层面来说,个人人力资本投入如健康、教育、周工作时间、基本医疗保险与养老保险、流动性与非农生产等预示着较高的进入中等收入群体(相对于低收入群体)的发生比,社会支持系统如稳定的婚姻关系、父辈非农化代际传承与人际支持等则显著增加了进入高收入群体(相对于中等收入群体)的发生比.宏观层次上,城镇化率和地区社会保障支出对新生代农民分化有显著影响.还就性别的分化效应、离土与离乡、不同的分化路径、社会保障的“减贫”与“扩中”效应、城镇化率-教育的跨层次交互效应等问题进行了进一步分析与讨论.研究的现实意义在于指出,在“扩中”与“减贫”的背景下,政府应继续推进城镇化建设,带动农村居民收入增长;提高地区社会保障支出,强化社会保障的“减贫”和“扩中”效应;多手段综合提高新生代农民社会公平感;关爱女性,确保女性享有平等的受教育机会和获得更多的人际支持.     

基于模糊综合评价的惠农政策满意度评价研究——以新疆昌吉地区惠农政策实施为例

惠农政策在农业生产中扮演着辅助支撑的角色,是改善农民生活的有益补充,但目前惠农政策实施效果的研究还没有兼顾到惠农政策的特殊性,因此有必要对惠农政策的农户满意度进行测评研究.以实地调研数据为基础,首先,采用德尔菲法和SPSS构建包含生产补贴、生活保障、生产发展、政策制定、政府行为5个一级测评指标和17个二级测评指标的惠农政策农户满意度评价逻辑层次体系;其次,运用层次分析法计算出评价体系中各层指标的权重,并结合采用模糊综合评价理论对惠农政策满意度状况进行测度;再次,采用模糊综合评价方法对农户满意度进行实证分析,结果表明:昌吉地区农户对惠农政策的满意度达到基本满意水平;最后,采用重要性及其表现分析法,对影响农户满意度的17个变量要素分别进行重要程度和满意程度测评,得出惠农政策在昌吉地区落实中的优势与弱势.针对目前农户满意度状况,提出提高惠农政策满意度的措施.     

城市居民生活垃圾源头分类行为的影响因素研究

识别影响我国城市居民生活垃圾源头分类行为的影响因素是确保生活垃圾源头分类有效实施的基础和前提。本文以计划行为理论为基础,运用实证研究方法,分析了影响我国城市居民生活垃圾源头分类行为的影响因素,研究结果表明源头分类行为意向包含2个维度,影响因素包含7个维度,且借鉴层次分析方法解释说明了影响因素对源头分类行为的影响力。研究结论可以为城市市政相关部门制定政策和促进居民实施源头分类提供指导和借鉴。     

ANP法在区域企业技术创新能力评价中的应用

在应用网络层次分析法(ANP)进行综合评价中存在两个问题:一是网络层次结构中子系统内部的依存关系往往缺乏实质性的阐述和研究,而这是网络层次结构的关键;二是没有通过实例比较网络层次法和层次分析法,证明网络层次分析法的实用价值.以区域企业技术创新能力的评价为背景,分别应用网络层次分析法(ANP)和层次分析法(AHP)建立评价指标体系,并利用各省数据评价了区域企业技术创新能力的现状,给出了政策建议,以期为制定区域企业技术创新战略、规划等提供了定量参考依据.     

电子商务企业的金融支持体系研究-基于资金供给与需求的分析

电子商务企业作为创新型的网络企业,具有高风险高预期收益的特点,"融资难"问题伴随着电子商务企业发展的整个过程.以电子商务和融资的相关理论为基础,在把握当前国内外电子商务的发展特点以及融资中所存在的问题基础上,从资金供给与需求的均衡分析对电子商务企业金融支持进行研究,并对中国电子商务企业融资难问题提出了相应的政策建议.     

货币政策多目标协调和控制研究

货币政策多目标协调发展是经济平稳运行的重要保证。基于经济控制论的理论和方法,建立货币政策多目标系统仿真模型,通过检验货币政策多目标系统的能观测性、能控性和稳定性等控制特性,验证了我国货币政策多目标的有效性,并且发现货币政策最终目标之间存在可协调性,为研究货币政策多目标协调发展的策略提供了理论基础。运用Simulink建立货币政策多目标协调发展控制模型,得出要保证货币政策最终目标的协调发展需要进一步降准降息的结论,为当前货币政策实施的科学性提供了理论支撑。     

Control Policy for a Manufacturing System with Random Yield and Rework

We develop a production policy that controls work-in-process (WIP) levels and satisfies demand in a multistage manufacturing system with significant uncertainty in yield, rework, and demand. The problem addressed in this paper is more general than those in the literature in three aspects: (i) multiple products are processed at multiple workstations, and the capacity of each workstation is limited and shared by multiple operations; (ii) the behavior of a production policy is investigated over an infinite-time horizon, and thus the system stability can be evaluated; (iii) the representation of yield and rework uncertainty is generalized. Generalizing both the system structure and the nature of uncertainty requires a new mathematical development in the theory of infinite-horizon stochastic dynamic programming. The theoretical contributions of this paper are the existence proofs of the optimal stationary control for a stochastic dynamic programming problem and the finite covariances of WIP and production levels under the general expression of uncertainty. We develop a simple and explicit sufficient condition that guarantees the existence of both the optimal stationary control and the system stability. We describe how a production policy can be constructed for the manufacturing system based on the propositions derived.     

基于图论的防空兵力优化配置研究

应用图论将防空系统抽象成二维网络的拓扑结构图,通过指定点对间最小拦截概率的计算,得到防空拓扑图的子图,并应用复杂网络理论,建立了防空节点攻击价值的计算方法.在此基础上设计了防空兵力优化配置算法,给出了能够满足任务要求的兵力配置方案.     

A combination selection algorithm on forecasting

It is widely accepted in forecasting that a combination model can improve forecasting accuracy. One important challenge is how to select the optimal subset of individual models from all available models without having to try all possible combinations of these models. This paper proposes an optimal subset selection algorithm from all individual models using information theory. The experimental results in tourism demand forecasting demonstrate that the combination of the individual models from the selected optimal subset significantly outperforms the combination of all available individual models. The proposed optimal subset selection algorithm provides a theoretical approach rather than experimental assessments which dominate literature.     

信息安全遵从行为的激励机制研究——惩罚的确定性与适度性

关于惩罚的确定性及其严重性是否能够有效地影响组织内部雇员的信息安全遵从行为,已有的研究结论尚存在着严重分歧。为了继续探索惩罚对信息安全遵从行为的影响作用,构建了信息安全遵从博弈模型,依据该模型和存在道德风险的委托人——代理人理论,分析了惩罚的确定性以及适度的惩罚严重性对信息安全遵从行为的激励机制,并对惩罚的适度性进行了数值模拟。研究表明:(1)作为委托人的组织可以设计出包含适度惩罚的最优激励契约,并获得最优的信息安全遵从收益;作为代理人的雇员不仅将接受该契约,并且会按照组织所期望的努力水平去遵从信息安全制度。(2)惩罚的确定性和适度性两者能够有效地影响雇员的信息安全遵从行为。(3)组织可以根据雇员的风险规避测度、外部机会收益、激励报酬以及信息安全产出结果这四个因素来设置适当的惩罚额度。这些研究结果将有助于信息安全管理者深入地理解并有效地管理组织内部雇员的信息安全遵从行为。     

Multi-item inventory control with full truckloads: A comparison of aggregate and individual order triggering

In this paper, we consider the stochastic joint replenishment problem in an environment where transportation costs are dominant and full truckloads or full container loads are required. One replenishment policy, taking into account capacity restrictions of the total order volume, is the so-called QS policy, where replenishment orders are placed to raise the individual inventory positions of all items to their order-up-to levels, whenever the aggregate inventory position drops below the reorder level. We first provide a method to compute the policy parameters of a QS policy such that item target service levels can be met, under the assumption that demand can be modeled as a compound renewal process. The approximation formulas are based on renewal theory and are tested in a simulation study which reveals good performance. Second, we compare the QS policy with a simple allocation policy where replenishment orders are triggered by the individual inventory positions of the items. At the moment when an individual inventory position drops below its item reorder level, a replenishment order is triggered and the total vehicle capacity is allocated to all items such that the expected elapsed time before the next replenishment order is maximized. In an extensive simulation study it is illustrated that the QS policy outperforms this allocation policy since it results in lower inventory levels for the same service level. Although both policies lead to similar performance if items are identical, it can differ substantially if the item characteristics vary.     

乘客策略行为下考虑需求学习的航空客运动态定价策略研究

研究航空公司在需求学习下的动态定价策略。通过假设乘客到达率不确定以及具有策略等待行为,运用贝叶斯理论和博弈论对航空公司需求学习下的多周期动态定价问题进行建模,探讨了机票最优定价策略的充分条件,并通过分析航空公司收益函数的性质,得到了最优定价随时间和已出售机票数量的变化趋势。最后应用算例分析了需求学习的效果,得出:需求学习能够缓解需求不确定带来的损失,但不能完全消除;乘客策略程度越大,需求学习效果越明显。     

Pooling of spare parts between multiple users: How to share the benefits?

Companies that maintain capital goods (e.g., airplanes or power plants) often face high costs, both for holding spare parts and due to downtime of their technical systems. These costs can be reduced by pooling common spare parts between multiple companies in the same region, but managers may be unsure about how to share the resulting costs or benefits in a fair way that avoids free riders. To tackle this problem, we study several players, each facing a Poisson demand process for an expensive, low-usage item. They share a stock point that is controlled by a continuous-review base stock policy with full backordering under an optimal base stock level. Costs consist of penalty costs for backorders and holding costs for on-hand stock. We propose to allocate the total costs proportional to players’ demand rates. Our key result is that this cost allocation rule satisfies many appealing properties: it makes all separate participants and subgroups of participants better off, it stimulates growth of the pool, it can be easily implemented in practice, and it induces players to reveal their private information truthfully. To obtain these game theoretical results, we exploit novel structural properties of the cost function in our (S − 1, S) inventory model.     

Inventory rationing in an (<Emphasis Type="Italic">s,Q</Emphasis>) inventory model with lost sales and two demand classes

Whenever demand for a single item can be categorised into classes of different priority, an inventory rationing policy should be considered. In this paper we analyse a continuous review (s, Q) model with lost sales and two demand classes. A so-called critical level policy is applied to ration the inventory among the two demand classes. With this policy, low-priority demand is rejected in anticipation of future high-priority demand whenever the inventory level is at or below a prespecified critical level. For Poisson demand and deterministic lead times, we present an exact formulation of the average inventory cost. A simple optimisation procedure is presented, and in a numerical study we compare the optimal rationing policy with a policy where no distinction between the demand classes is made. The benefit of the rationing policy is investigated for various cases and the results show that significant cost reductions can be obtained.     

收入管理中多数量需求的动态分批拍卖机制研究

分析了可运用于收入管理的定价及分配存量的动态分批拍卖机制,传统拍卖机制假设竞标者是单一需求,与实际情况不相符合.本文研究的模型中一个卖方在有限时间限制T内采用分批拍卖的方式销售商品出售C件产品,每个时期的竞标者有着多数量的产品需求,并对所需求产品有统一的,独立的私有价值.为使得整个拍卖收益最大化,研究了最优的分配方案和每个时期应该出售的最优产品数量kt*(x),并且运用改进的多需求第二价格拍卖模型实现最优分配机制.