考虑参照依赖的突发公共卫生事件预警信息公开策略研究

突发公共卫生事件预警信息公开是疫情防范关口前移尤为重要的一环。本研究基于有限理性假设,改变传统期望效用函数,引入参照依赖理论,刻画了更加符合应急场景的博弈方认知与决策规律。构建地方政府、中央政府、公众的演化博弈模型,通过复制动态方程描述不同主体交互行为。结果表明,中央政府监管与公众参与在促进地方政府预警信息公开上形成了互补嵌入;主体感知效用、信息公开成本等对系统演化驱动效果明显,各方对感知效用边际递减系数和厌恶损失规避系数比较敏感;适当增加中央政府监管成功率、提高地方政府风险研判水平、加强公众信息辨识准确程度均有助于促进突发传染病预警信息公开。本研究结果可指导政府风险决策并为其制定合理的权、责、利条款提供模型支撑。     

重大工程高管团队行为整合的演化博弈研究

本研究根植于中国重大工程情境,以高管团队成员调整为切入视角,探究新任高管成员与原有班子成员之间的行为整合博弈。为了更契合中国“政府-市场”二元体系下的重大工程情境,在博弈分析中引入行政级别和任职形式等因素,刻画重大工程高管团队行为整合的演化过程,并对模型的演化路径及数值算例进行模拟仿真分析。研究结果表明：重大工程高管团队成员调整要强调高管成员与组织特征需求的匹配,综合考虑高管成员的行政级别、任职形式等人口统计学综合特征;强调高管成员组织治理相对成本的降低。     

基于平台补贴的UGC平台优质内容生成与头部带动策略

研究针对UGC平台内容生成端的头部用户和腰尾部用户所组成的优质内容生成系统,构建了基于平台补贴的头部用户带动决策、头部与腰尾部用户协同决策以及无带动效应的分散决策三种微分博弈模型,随后进行了结果对比与算例仿真分析。仿真结果表明,平台补贴的头部带动策略对UGC平台优质内容生成系统具有显著的改善效果,平台补贴系数与改善效果具有正相关性且具有可控的合理取值区间。研究结果为UGC平台有效开展内容治理促进平台优质内容生态改善提供了理论依据。     

基于损失相依保费原则下的最优再保险-投资策略

本文研究了基于损失相依保费原则下的最优再保险投资问题。该保费原则是基于过去的损失和对未来损失的估计来动态地更新保费,是传统的期望值保费原则的一个拓展。我们假设保险公司的盈余过程遵循C-L(Cramér-Lundberg)模型的扩散近似,保险公司通过购买比例再保险或获得新业务来分散风险或增加收益。假设金融市场由一个无风险资产和一个风险资产组成,其中风险资产的价格过程由仿射平方根随机模型描述。我们以最大化保险公司的终端时刻财富的期望效用为目标,利用动态规划,随机控制等方法得到CARA效用函数下的值函数的解析解,并得到最优再保险和投资策略的显性表达式。最后通过数值算例,分析了部分模型参数对最优再保险投资策略的影响。     

考虑政府补贴与消费者偏好的绿色供应链物流策略研究

供应链的绿色发展既包括绿色产品的生产和销售,也包括绿色产品所有权转移过程中物流服务的绿色转型与升级.基于绿色产品视角,考虑非绿色物流服务、绿色物流服务、含补贴的绿色物流服务等三种情形下供应链的决策优化,研究发现:1)物流运输的绿色化有助于增强产品自身的绿色水平和市场需求,使供应链各个成员利润得以提升.2)政府对3PL的价格补贴具有溢出效应,能够更大幅度提升产品的绿色水平和市场需求,实现供应链各成员利润的更多改进.3)供应链及各个成员绩效优化取决于消费者的绿色偏好和绿色技术成本之间的互动,只有两者满足一定关系时才能取到最优值.4)政府补贴能否使产品物美价廉取决于零售价与政府补贴之间的增减变化,物流服务亦如此;相比无补贴情形,政府补贴有助于增强产品和物流服务的性价比.本研究为政府如何实施补贴政策提供参考,为3PL的绿色转型提供理论基础,也为供应链的绿色发展提供更多思路和方向.     

直播带货产品质量的演化博弈分析

本文针对直播带货中存在的产品质量低下问题,构建了主播、商家、平台和消费者的四方演化博弈模型,讨论主播识别效率等因素对四方策略选择的影响。研究发现：主播严格选品并提高对不自律商家的识别效率,可以督促商家进行自律生产;消费者维权所造成的用户损失,会对主播和商家的行为产生正向影响,用户损失和平台连带损失系数是影响主播和平台行为的关键因素,用户损失越大,主播严格选品积极性越高,连带系数越大,平台监管意愿越强;平台的惩罚能够促使主播和商家改变其消极的行为选择,但仅靠增加惩罚不能对商家行为产生长效的影响,应当与其他手段配合;消费者维权和平台监管,可以促进主播严格选品,同时约束商家进行自律生产,在一定程度上缓解直播带货中存在的产品质量低下问题。     

负责任创新的多主体随机演化博弈研究——以应对老年数字鸿沟为例

在数字经济浪潮和人口老龄化加深的双重驱动下加剧了老年数字鸿沟,使得老年群体作为数字弱势群体与数字信息化时代脱节。因此本文以应对老年数字鸿沟为例,构建了企业、老年消费者和政府的智能技术适老化负责任创新的三方演化博弈模型。考虑到现实状况的复杂多变和高度不确定性,加入高斯白噪声来展示博弈主体在演化过程中受到的扰动,建立不确定因素下三方博弈主体开展负责任创新的随机演化博弈模型。研究表明：随机因素对负责任创新中三方博弈主体的策略选择产生了干扰,随着随机干扰强度的增加,博弈主体演化至稳定状态的波动幅度越大和演化速度变慢;在政府监管情景下,政府的成本补贴和奖惩机制有利于调动参与主体开展负责任创新的积极性;企业、老年消费者、政府三方参与主体的损失变化对各自的策略选择影响具有方向一致性,当企业、老年消费者、政府的损失增加时,三方博弈主体更倾向于选择(参与,参与,监管)策略。     

考虑渠道偏好和交叉弹性影响的零售商电子优惠券投放策略选择研究

针对通过双渠道和全渠道销售产品的零售商,构建双寡头Bertrand博弈模型,求解单次博弈的一般均衡,在此基础上,对两种群非对称零售商群体的电子优惠券投放策略进行演化博弈建模,分析策略调整的演化路径、演化均衡价格、优惠券面值和消费者实际支付,以及演化均衡利润的变化趋势。通过数值分析发现：存在四组双种群和一组单种群纯策略演化稳定点,随着渠道偏好和交叉弹性系数的变化进行动态调整。当交叉弹性适中时,两群体在所有渠道都实施区别定价,演化均衡价格、优惠券面值和消费者实际支付都越小,而当交叉弹性较低和较高时,差异定价的实施渠道有所减少,演化价格、面值和实际支付越大。参数与演化均衡利润呈现“U”型关系,通过双渠道销售的零售商群体投放优惠券会带来利润优势,但是会使双方陷入两败俱伤的“囚徒困境”中。     

数据确权背景下电商平台大数据“杀熟”治理分析

随着移动支付在近几年的崛起,电商平台利用大数据“杀熟”的现象愈发频繁,引发了社会各界人士的广泛关注。自深圳经济特区在今年首次提出数据确权的概念,个人数据保护在我国开始步入实质性阶段。为探讨数据确权背景下大数据“杀熟”的治理机制,本文建立了以政府、消费者和电商平台为主体的三方演化博弈模型,并得出以下结论：(1)消费者是否比价是大数据“杀熟”的关键;(2)在演化稳定的条件下,政府的策略选择取决于其在市场监管和促进数据权利发展方面投入的成本;(3)政府惩罚对电商平台大数据“杀熟”行为具有抑制作用,且惩罚越严厉,抑制作用越强;(4)消费者行使个人数据权利能够抑制大数据“杀熟”行为。最后,本文据此提出了相应的对策建议。     

基于多维动态隶属度的模糊时间序列的天然气月负荷预测

准确的天然气负荷预测对于完善城市燃气供需系统与提高能源利用效率都大有裨益。由于燃气负荷序列受到多种不确定因素的影响,为了捕捉月度负荷的模糊性和非线性等复杂特征,本文结合模糊理论和长短时记忆神经网络(LSTM)的特性,提出了一种基于多维动态隶属度的模糊时间序列的预测新方法。首先,利用模糊C均值聚类(FCM)从原始数据中构建多维隶属度序列;其次,利用LSTM对多维隶属度序列同时进行预测,得到其动态隶属度;最后,去模糊化得到燃气负荷的预测值。应用该模型对四川成都某地区的天然气月度负荷进行了未来三个月的预测,并与经典模糊时间序列(FTS)、ARIMA模型、BP神经网络(BPNN)、LSTM等模型进行对比。实验结果表明,新模型的MAE、RMSE以及MAPE均优于其他模型。因此,本文提出的模型可对城市燃气供给和调度提供有价值的参考。