生产制造业作为我国经济发展的支柱产业,是经济发展的重要推手和主要支柱,与此同时,制造业已成为我国第二大碳排放源,具有高投入、高消耗与高排放特征,是影响我国碳达峰、碳中和目标的关键领域。作为制造业个体,“双碳”政策对原有生产安排有何影响？如何在生产中兼顾绿色、安全和效益？在已有的经济生产批量和视情维修联合优化模型的基础上,综合考量碳税、竞争失效下的生产决策方法,以单位时间期望费用最小化为目标,将经济生产批量和预防性维修阈值作为决策变量,求解最优的生产和维修策略。结果表明:考虑绿色生产下的检测及运维策略不同于传统的经济批量生产策略,考虑碳税因素的优化模型可以进一步降低企业的期望费用,有利于更好的实现绿色经济双赢, 助力双碳目标实现。

本文将模糊需求引入“物资转运中心—需求点”的二级供应链结构,以反映疫情等公共卫生事件爆发前期的应急物资需求不确定性,并且重点分析了决策者对调度方案的潜在影响。首先构建了基于模糊需求的配送机会约束,在此基础上建立以车辆成本和时间成本最小化为优化目标的应急物资调度优化模型。此外设计了一种改进的元启发式算法,并通过数值实验验证了所设计算法较同类算法的优越性。此外,借助公开地理数据以上海市为仿真背景,将所设计算法与前沿算法的对比。结果表明所设计的算法较其他算法能减少6.61%的车辆成本、5.10%的时间成本等。最后,通过引入社区满意程度等衡量指标,分析了决策者偏好值对调度的影响,结果表明在实验场景下当偏好值为0.4时为综合最优情况,而当偏好值为0.2时单位配送车辆存在最佳效益。本文的研究为探索真实情况下的城市应急保障物资配送问题提供了有效参考。

为了提高算法在大规模问题上的求解速度,提高集装箱码头的船舶周转速度。本文针对船舶泊位分配与岸桥调度都具有时序性,提出了一种包含状态、动作和奖励函数的马尔科夫决策过程的强化学习调度算法。在考虑泊位分配与岸桥数量调度问题的基础上,研究了同时决策泊位分配与岸桥调度,并考虑岸桥移动与具体岸桥编号分配的动态调度方法,建立了目标为船舶在港时间最短的连续泊位岸桥联合调度的数学模型。实验结果表明强化学习算法在大规模数据上求解速度明显比遗传算法和CPLEX快,解的质量也是相对优秀,证明了算法的有效性与优越性。为了改进该算法本文最后分析了强化学习算法的学习率、动作选择概率和折扣因子对结果的影响。

传统的“公司+农户”模式签订的保值合同不利于激励农户的生产积极性,针对这一问题,本文归纳总结实践中不同类型的社会型契约,构建在市场价格较高时签订社会型契约的决策模型,通过求解公司和农户的最优化问题,提出“公司+农户”模式下的合同选择规则和农户激励决策,明确社会型契约实际操作的内在机理。理论模型和数值分析表明,“公司+农户”模式在市场价格处于较高位或预期市场价格将上涨时,签订社会型契约可以有效激励农户的生产努力,提高生产效率与扩大生产规模;有回购的社会型契约能进一步提高整个供应链的生产效率与利润,实现帕累托改进。此外,随着价格的上涨,有回购的社会型契约能有效地限制农户的盲目生产扩张,真正做到“风险共担、收益共享”,是一种有效服务于“公司+农户”模式的创新方式。本文为“公司+农户”模式下的企业和农户开展实际业务与合作提供理论依据。

为降低站点停运等扰动事件对城市公交通勤走廊的影响,构建了考虑出行活动效用的公交通勤走廊韧性评估模型,分析了将时间因素纳入韧性评估体系的合理性;提出了以机动公交线路停站方案和发车频率为变量,通勤走廊韧性最大化与韧性恢复成本最小化为目标的多目标优化模型,将出行活动效用模型与OD矩阵均衡算法进行有机结合刻画公交通勤走廊的韧性恢复过程,引入基于量子行为的粒子群算法求解韧性恢复的帕累托最优策略。将模型与算法应用于连接北京市主城区与城市副中心的1号线及其沿线公交构成的通勤走廊,研究发现:(1)引入活动边际效用可产生成本更低、韧性提升幅度更优的可行解;(2)相对于在地铁站点停运后仅增加发车频率或重复支援固有公交线路运力的做法,本文模型得到的可行解使通勤走廊的韧性得到了更大幅度的恢复,使拥挤状态得到疏解。

一些国家和地区爆发的街头暴力事件具有信息不对称、矛盾对抗性、事态发展阶段性和双方零和博弈等特征,各国政府在掌握充分情报信息下如何调动资源实现止暴制乱、恢复秩序是一个重要任务。本文考虑政府具有信息优势背景下,构建两阶段信号博弈模型,分析了政府如何运用公共安全预算的信号促使暴乱分子尽快投降的均衡结果。研究表明:当暴乱分子预期投降成本小于遭受政府打击的损失时,最优策略是在第一阶段选择投降。当暴乱分子预期遭受的打击损失较小时,会采取负隅顽抗到底的策略。当政府用于公共安全预算充裕时,需要在第一阶段发送投入打击资源大于投降成本的最优临界信号,迫使暴乱分子遭受打击后在第一阶段投降。否则,预算较小的政府需要在第一阶段投入所有资源进行打击。

研究供应链中产品创新的最优决策对于增强供应链韧性和破解技术难题具有重要意义。本文基于一个制造商和一个零售商组成的供应链,运用动态微分博弈方法,研究供应链中的产品创新和产品营销,探索成本分担机制和政府补贴机制对产品创新和产品营销的影响,并分析出各种机制存在的条件。研究结果表明:成本分担机制和政府补贴机制分别能够提升产品的营销力度和创新水平,且两者都能够带来市场需求和消费者效用的提高,进而改善供应链中各主体的收益,其中成本分担机制主要增加了零售商的收益,政府补贴机制主要增加了制造商的收益。当成本分担机制和政府补贴机制单独存在时,不能确定那种机制对供应链收益的改善效果较好,但当成本分担机制和政府补贴机制同时存在时,其对供应链收益的改善效果最佳。

基于微分博弈模型研究了由单一文旅企业和单一IP设计服务商组成的二级文旅IP产品供应链的合作开发问题。考虑到文旅IP产品热度的动态性和对市场需求的影响,对比分析了分散式和集中式开发模式下文旅企业和IP设计服务商的最优开发策略、产品热度及供应链利润,并基于此设计了“双向成本分担激励机制”以实现供应链的协调。最后,通过算例分析验证了协调机制的有效性,并分析了各参数对开发决策、产品热度和成员利润的影响。研究结果表明,文旅IP产品的热度会随着时间的推移逐渐趋于稳定。当文旅企业和IP设计服务商采取双向成本分担合作模式时,恰当的参数设置可以激励双方在产品开发上投入更多的资金和努力,打造更优质的文旅IP产品,实现利润最优。

对铁路技术站间货物列车进行协同配流,对于均衡各车站的能力、促成铁路网的全局优化、提高铁路运输效率具有重要意义。通过对技术站配流过程的分析,将相邻技术站看作一个整体,提出了一种基于多商品网络流的技术站间货物列车协同配流方法。考虑折角车流优化,构建了协同配流模型;以本站出发列车车流量最大、相邻技术站的车辆在站停留时间和最小、折角车流数最小作为目标函数,使用遗传算法求解得到相邻两站列车配流方案。本文算例结果表明,相邻两技术站车辆在站总停留时间节省了122.5h,双向编组站的折角车流减少了23辆,改善效果明显,站间协同配流作业有利于提高全局运输组织的整体效率和效益。本文模型建立条件较为理想,今后可以考虑本站货物作业车、到发线运用方案、调机运用方案等因素,找出更符合实际情况的高质量可行解。

本文构建了考虑零售商公平关切和资金约束的供应链绿色营销模型,研究零售商公平关切对渠道成员最优决策的影响。研究结果表明:(1)当制造商提供信用支付时,零售商公平关切程度增强会降低绿色营销水平和制造商利润,零售商利润变化则与零售价格对需求的影响程度有关。(2)当零售商公平关切程度较弱时,制造商提供信用支付能够提高零售商绿色营销水平,且对自身利润有利。(3)无论零售商是否受资金约束,合理的绿色营销固定成本能够实现渠道成员的帕累托改进,但相较于无资金约束情形,资金约束时零售商进行绿色营销所能负担的固定成本更低;渠道成员的策略选择取决于零售商公平关切程度和绿色营销固定成本;在绿色营销固定成本相对较高时,只有信用支付策略才能激励零售商进行绿色营销。

针对由一个生鲜农产品供应商和一个主播组成的供应链,考虑产品的保鲜努力和主播努力程度,建立政府补贴情形下的Stackelberg博弈模型,比较分析生鲜农产品价格需求弹性对供应链成员最优决策的影响,通过设计契约对供应链进行协调,并进一步研究了政府补贴对消费者剩余和社会福利的影响。研究表明:随着政府补贴系数的增加,主播的收益和努力程度逐渐提高,供应商的收益也得到提升,同时供应商会提高保鲜努力水平,但政府补贴并非一定会改善消费者剩余和社会福利水平。“收益共享-成本共担”契约能够实现政府补贴下的生鲜电商供应链协调,并提高消费者剩余和供应链上各成员的收益。政府对价格需求弹性较大的生鲜农产品进行补贴,能够提高消费者剩余;政府对价格需求弹性较小的生鲜农产品进行补贴,能够提升社会整体福利。

针对由制造商、资金约束的零售商和第三方回收商构成的闭环供应链,考虑资金约束的零售商可以选择向制造商融资(内容融资)或者向银行融资(外部融资),研究了闭环供应链的融资模式选择问题。首先,分别构建两种模式下零售商、第三方回收商、制造商和闭环供应链的收益函数;然后依据Stackelberg博弈求解不同融资模式下的最优解;最后对比分析不同融资模式下最优价格、回收率和供应链成员企业的收益函数,给出最优融资模式。研究发现转移价格与贷款利率在一定程度上影响闭环供应链的最优定价和最优回收率,且当贷款利率外生给定不随融资规模的大小而有所不同时,闭环供应链最优定价和最优回收率与零售商初始资金量多少无关。研究结果还表明,废旧品回收难度和贷款利率对融资模式选择具有重要影响。

考虑工件同时具有恶化效应和资源分配的单机窗口指派排序问题,其中窗口指的是共同窗口和松弛窗口。在线性资源和凸资源分配模型下,目标是确定工件的最优排序、资源分配、窗口的开始和结束时间,使排序费用和资源消耗费用的和最小,其中排序费用为提前费用、延误费用和窗口指派费用的线性加权和,权重为位置权重。对这些问题给出了最优解满足的性质,在线性资源和凸资源分配模型下,证明此问题可分别转化为指派问题和向量匹配问题,并给出了具体求解算法。算法分析表明这些问题都是多项式时间可解的,时间复杂性分别为O(n³)和O(n log n),其中n为工件个数。

考虑制造商可以通过“直播带货”销售产品,运用博弈理论构建单一传统零售渠道、单一“直播带货”渠道以及混合双渠道三种销售渠道策略模型,求解并分析不同模型中制造商的最优决策,重点研究其销售渠道策略选择问题。研究表明:制造商采取混合双渠道策略的市场销量始终高于采取单一传统零售渠道策略,但不一定高于采取单一直播渠道策略;制造商采取混合双渠道策略的经济收益始终高于采取单一直播渠道策略,但不一定高于采取单一传统零售渠道策略;只有当行业内部主播坑位费平均收费水平较小,或平均收费水平较大但消费者麻烦成本较小时,制造商才应该采取混合双渠道策略,当平均收费水平与麻烦成本均较大时,则应该采取单一传统零售渠道策略;此外,在混合双渠道策略下,当行业内部主播坑位费平均收费水平低于某一阈值时,制造商适宜与头部主播合作,反之,一旦高于该阈值,与腰部主播合作更有利于提升经济收益。

为了监控生产系统由于设备异常造成的产品质量特性发生的均值偏移,提出一种样本容量和抽样区间均可变的VSSI EWMA控制图和预防维修联合设计模型。首先用马尔科夫链方法计算平均产品长度,作为控制图统计性评价指标;其次在分析预防维修和控制图联合设计确定的三种更新情景的基础上,以单位产品平均质量成本作为经济性评价指标,从经济性和统计性两方面建立VSSI EWMA控制图和预防维修联合设计模型,并采用NSGA-III算法对该模型进行算例分析和灵敏度分析。最后,通过与已有的几种EWMA控制图与预防维修联合设计模型的比较说明了本文提出的优化设计模型的优势。

随着数字孪生、物联网等技术的快速发展,对于信息物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)的相关研究变得愈发重要。本文针对CPS中作业调度的特点,以获取最大作业收益为目标,基于多类资源探讨面向区间作业的CPS资源分配方法。作为一类新的资源分配问题,其相比以往研究的相关问题复杂度更高,本文区分收益与成本关系提出了两类子问题:VCC和VCN,并构建了整数规划模型。针对模型中存在的非线性约束条件,使用预处理算法将相关非线性约束条件进行转换,在此基础上应用贪婪算法、分支定界算法和遗传算法求解该VCC和VCN问题。实验通过设置大量算例验证了三种算法的有效性,并分析了作业到达率、作业规模等参数对三种算法的影响,对区间调度问题的研究提供了可参考的理论和方法。

高校学生社团中的重叠结构代表社团之间的交叉渗透,从重叠结构的角度研究高校社团之间的交叉渗透是一个值得探索的问题。本文以在校学生为节点,同一社团内的学生相互连接为边,构建高校社团网络,利用k-派系过滤算法实现重叠结构检测及社团的划分,并在此基础上,结合k的不同取值、复杂网络以及超网络的部分指标进一步分析网络中的重叠关系。通过将k取不同值时未丢失节点数量的比值、社团划分数量和模块度Q值与高校社团实证数据集的实际划分结果进行对比分析,验证了该算法的有效性,得到了k的最佳取值。本文有助于分析高校社团的结构、特点,进一步,分别从重视学校的引导作用、加强社团人才文化建设、参加社团避免盲从这三方面提出了社团建设的指导性建议,为高校社团的建设及大学生选择社团提供了理论依据,且具有一定的现实意义。

以2010—2019年推行数字化转型的高技术跨国企业为研究样本,分析数字化转型对企业创新的影响,并引入国际化战略作为中介变量来解释数字化转型影响企业创新的具体路径,依据动态能力理论分析企业动态能力对数字化转型与企业创新关系的调节作用。实证结果表明:数字化转型与企业创新具有正相关性;数字化转型既可加快企业国际化速度,又可规范国际化进程;国际化战略是企业数字化转型促进创新的有效途径,即数字化转型不仅通过加速企业海外投资,助推企业获得先发优势进而促进企业创新;还通过规范企业海外投资进程,实现规律性的投资节奏促进企业创新;此外,企业动态能力对数字化转型与创新的关系有显著调节作用,表现为企业动态能力越强,数字化转型对企业创新的影响越大。

本研究通过运用群组决策方法为信用状态变化过程中不同企业的影响力排序,进而建立信用转移概率影响系数的不等式约束,提出了一个改进的多元马尔可夫链违约预测模型。本文的创新和特色:一是将专家对企业信用变化相关程度的判断与多元马尔可夫链模型重要参数确定结合起来,解决了多家企业信用状态变化过程中相关性不可观测且难准确度量的问题。二是利用信用转移影响系数反映不同企业对下一时期同一家企业信用状态形成的影响比重,改变了现有研究仅考虑了该参数满足归一性和非负性权重的数理含义、忽略其能差异化地反映不同企业信用影响程度的弊端,提高了模型的可解释性。本文运用改进后的马尔可夫链模型对中国上市金融业企业实施了违约预测。结果显示,改进模型预测表现均高于现有模型,且一家企业未来信用状态不仅与自身当前的信用分布有关,也受到专家认为的关系密切的其他企业信用变化的影响,反映了同行业企业信用状态变化过程中的不对称影响特征。

准确的碳价预测可为碳排放权交易市场监管者和投资者提供决策依据与参考。本文提出了基于GA-VMD降噪分解及CNN-BiLSTM-Attention混合模型的碳价预测方法,并选取湖北碳市场2014年4月2日到2022年6月15日1857个交易日的数据进行分析:首先通过遗传算法改进变分模态分解(GA-VMD)将原始碳价序列分解为平稳的本征模态函数(IMF)分量,降低数据噪音;随后构建CNN-BiLSTM-Attention混合模型对各IMF分量进行预测。其中,卷积神经网络(CNN)可提取影响碳价多个特征,双向长短期记忆网络(BiLSTM)可实现时间序列信息提取,注意力机制(Attention)可突出某个关键输入对输出的影响。本文将预测出的各IMF分量集合成碳价序列,并提出12个模型,分为3个组进行剥离分析,结果显示GA-VMD-CNN-BiLSTM-Attention的预测结果最好。另外,为给市场参与者提供更多信息,本文在确定性预测的基础上加入区间预测,以便提前测量碳市场的波动性。

为避免传统灰色预测模型从差分到微分之间转换产生的跳跃误差,更好地挖掘数据序列发展变化的内在规律,结合离散灰色建模方法和直接建模思想,引入时间二次项,构建了一种含非线性时变参数的近似非齐次直接离散灰色模型NDDGM(1,1,k,k²)。将传统灰色模型的适用范围拓展到近似非齐次指数序列、指数线性组合型序列、指数抛物组合型序列、三次曲线型序列。从理论上证明了新模型对指数抛物组合型、三次曲线型序列具有白化重合性。最后通过五类不同特征序列的数值模拟和对软土地基沉降及我国汽车制造业天然气消耗总量的预测分析,结果表明:新模型显著提高了灰色模型的模拟和预测精度,验证了其有效性和实用性。

为研究区域物流与经济之间的关系,本文用相关系数图对指标进行筛选后建立了区域物流与经济之间的线性回归模型和神经网络模型。数据来自四川省统计年鉴,共搜集了与物流和经济相关的28个指标,时间跨度为2003—2019年共17年的数据。在搜集到的数据集中,与物流相关的指标21个,与经济相关的指标7个。由于指标的个数较多,本文首先利用相关系数图进行了指标筛选。筛选结果保留了8个物流相关的指标以及1个经济相关的指标。其次,在指标筛选结果的基础上,对数据进行了min-max标准化处理后建立了地区生产总值的线性回归预测模型和神经网络预测模型。最后,分别用不经过变量筛选的线性回归预测模型和神经网络预测模型,以及主流的指数平滑法和灰色预测对地区生产总值进行预测。结果表明本文先进行指标筛选,再建立线性回归预测模型和神经网络预测模型的方法预测的误差更小,能更好地拟合地区生产总值与物流之间的关系。在指标较多,且无法事先判断指标间是否有存在相关性时,可应用相关系数图对指标进行筛选,排除掉存在相关性的指标,再建立预测模型,可以达到简化模型的同时又不会明显欠拟合的目的。

电商参与者为提高曝光量而采取的刷单行为明明可以提升平台当期绩效,为什么亚马逊却对此痛下杀手？借鉴员工亲组织不道德行为(UPB),将电商这类同时正面影响自身与所在平台当期绩效,但有违社会道德和社会责任的行为界定为平台参与者的亲组织不道德行为。整合UPB与价值共创理论,论文剖析UPB提升平台参与者绩效的同时,提升平台短期绩效和降低平台长期绩效的双维过程。研究发现:UPB通过扩大平台规模提升短期绩效,通过削弱平台质量降低长期绩效,流量分配削弱UPB与平台质量的负向关系。论文揭示了流量分配调节下UPB影响平台短期-长期绩效的作用机制,为平台企业提升流量分配的精准性并遏制参与者UPB的负面影响提供建议与支持。

算力服务平台负责为海量并发业务提供算力调度支撑。在算力资源有限的条件下,面临时延敏感业务处理负担重但算力资源有限的挑战。为解决这一问题,提出基于深度强化学习的算力资源供给策略。首先将能耗、时延和带宽占用作为多目标,基于隐马尔科夫模型建立算力链供给模型,但网络环境动态变化以及调度动作空间极大导致难以直接求解。因此,使用改进的列表维特比(Viterbi)算法提供较优解集,进而使用改进的优先级回放双深度Q网络算法进一步求解,从而根据网络环境变化自适应制定供给方案。以中国东数西算重大工程作为案例背景,选取京津冀枢纽中两个城市的算力资源供给作为仿真场景。仿真结果表明,所提策略可帮助算力服务平台提升算力供给性能以及经济性。最后,从城市间算力协作、信息管理和区域任务规划三个方面为算力服务平台建设提供对策建议。

在政府引导下,引入第三方企业对废弃物进行资源化利用,是促进非规模畜禽养殖业可持续发展的有效途径。考虑季节交替这一客观规律影响,本文构建了养殖户、第三方企业和政府三个利益相关主体所组成的演化博弈模型。通过将系统动力学仿真手段与动态演化思想相结合,论文对第三方治理稳定性促进方案经济性与有效性进行了分析。结果发现:在无补贴情境下,养殖户、第三方企业和政府部门之间不存在稳定演化均衡策略组合,即,政府的补贴和支持对于第三方治理模式存续是必要的;在本文所考虑的三种补贴方案中,政府整体收益均大于不补贴下的收益,因此,政府应积极引导并支持第三方企业参与养殖废弃物治理;相较于单纯对第三方企业进行生产补贴或参与补贴,基于季节交替设计的组合补贴方案(在淡季对第三方企业进行生产补贴,在旺季进行参与补贴)对于促进非规模畜禽养殖废弃物第三方治理模式稳定运行更加有效。本研究为推动农业废弃物综合利用提供了理论支持与行动建议。

重大突发公共卫生事件的发生,会给我国金融市场带来巨大冲击。本文基于2005年7月21日至2022年6月30日数据,实证分析商品市场、货币市场、基金市场、债券市场等8个金融市场子市场对新冠肺炎疫情冲击的脉冲响应。并采用溢出网络分析框架和滚动窗口方法,从收益率和波动率两个层面考察金融市场动态溢出的强度、规模及传导路径。结果发现:第一,金融系统中各市场之间具有显著的溢出效应,股票市场在金融市场中处于主导地位。第二,金融市场的波动率溢出要高于收益率溢出,且收益率溢出相对平稳,波动率溢出波动性较大。第三,新冠肺炎疫情爆发加剧了金融市场系统性风险传染,市场间风险网络在疫情发生后更加紧密。但随着疫情的有效控制,风险传染效应逐渐减弱。新冠肺炎疫情对金融市场的影响主要表现为短期影响。为防范金融风险跨市场传染,需要加强金融风险监管,构建突发性公共卫生事件下的金融风险防范机制,维护金融安全。

与以往文献研究总体投资者关注对股票市场的表现不同,本文考虑异质性投资者关注,将总体投资者关注细分为本地投资者关注与非本地投资者关注,并将研究重点聚焦于异质性关注对信息效率的影响。具体地,本文采用地理距离区分本地搜索量和非本地搜索量,以此构建本地关注与非本地关注的直接衡量指标,探讨其对信息效率的差异化影响,并进一步研究不同流动性下本地关注和非本地关注对信息效率的作用。研究发现:投资者关注存在本地偏好;本地关注的增加促进了信息效率,而非本地关注的增加降低了信息效率;流动性越高,本地关注对信息效率的促进作用越大,非本地关注对信息效率的降低作用越大。上述结论对于深入理解投资者行为规律,提升市场信息效率及完善市场监管政策具有重要意义。

居高不下的农贷违约问题引致了农村金融机构的惜贷和恐贷,借贷双方的贷款质量意识对遏制农贷违约和构建良性农贷市场具有积极意义,但少有研究。本文运用演化博弈理论和数值仿真技术研究了贷款质量意识对农户与信贷员行为策略演变的影响,结果显示:当信贷员与农户双方贷款质量意识趋于弱化时,博弈系统收敛于农户提交低质量贷款项目、信贷员接受低质量贷款项目,银行出现惜贷和恐贷,只存不贷的单边农村金融市场由此形成;当信贷员贷款质量意识强烈、农户贷款质量意识随机时,博弈系统收敛于信贷员接受高质量贷款项目、农户提交高质量贷款项目,良性农贷市场秩序得以建立;当信贷员贷款质量意识强烈、农户贷款质量意识弱化时,博弈系统收敛于农户提交低质量贷款项目、信贷员接受高质量贷款项目,农贷市场出现严重的信贷配给现象。

以提升新能源汽车续航能力和产业链绩效为目的,将持股策略引入到产业链决策中,研究新能源汽车产业链企业合作创新策略问题。通过构建产业链上游电池供应商和下游新能源汽车制造商前向持股、后向持股和交叉持股三种决策模型,分析比较不同合作情形下的企业最优决策和产业链绩效,得到了提升产业链水平的最优持股合作策略。结果表明:与不持股策略相比,三种持股策略均能提升汽车续航能力、扩大市场需求和增加产业链利润,提升产业链水平;持股比例满足一定条件时,持股策略能同时增加电池供应商和新能源汽车制造商的利润,企业间持股合作提升产业链水平具有可实现性;三种持股合作策略提高产业链水平程度取决于对应持股比例取值之间的关系。

近年来,以深度学习为代表的机器学习方法在金融领域中的应用越来越广泛。本文尝试将深度学习方法引入欧式期权定价研究中,构建了基于深度神经网络的非参数化期权定价模型(DNN模型),并利用上证50ETF期权交易数据进行了实证分析。研究发现:DNN模型的样本外定价误差显著低于经典的Black-Scholes模型(BS模型),并且从均方根误差来看,DNN模型在上证50ETF看涨期权上的定价精度较BS模型提升了76.97%;从平均绝对百分比误差来看,DNN模型在看涨期权上的定价精度较BS模型提升了63.74%,尤其在长期限和深度实值期权上表现出较高的定价精度。这些结果表明,基于深度学习的期权定价模型较BS模型在中国大陆期权市场上具有更高的定价精度,为投资者进行风险规避与衍生品定价提供了理论和实践依据。

利用A股上市公司2008—2017年数据,考察了签字会计师个人经验对权益资本成本的影响。结果发现,在控制了会计师事务所特征等因素后,签字会计师的一般经验与公司权益资本成本呈显著负向关系,这表明,投资者在对权益进行定价时会关注签字会计师的个人经验。中介检验表明,签字会计师经验部分地通过会计信息质量影响权益资本成本。异质性检验表明,信息不对称和代理冲突程度、所在地区法治环境会强化签字会计师经验的作用,而签字会计师的客户特定经验(任期)和事务所规模会弱化签字会计师经验的作用。这一研究提供了签字会计师经验与权益成本之间关系的经验证据,有助于深化对审计师经验的作用及外部审计与权益融资之间关系的理解。

本文在渠道运作效率非对称下建立了一个由零售商、电商平台和制造商构成的供应链模型,研究了信息非对称下线上优惠券投放对制造商的信息分享机制及制造商线下渠道运作的影响。研究表明:无优惠券投放下,制造商入侵引发的信息非对称降低了高类型制造商的收益,但提高了零售商、电商平台及供应链的收益;制造商并不总是偏好与零售商共享信息,仅当渠道运作差异较小时,制造商偏好不共享信息;线上优惠券投放扩大了信息非对称效应,拉低了制造商的批发价格,加剧了制造商信息共享的难度。此外,优惠券敏感系数和渠道效率差异满足一定条件时,零售商可以通过优惠券策略抑制制造商线下渠道入侵。

为解决动态到达的云订单接受与调度问题,以柔性流水车间为背景,提出了结合改进策略的深度Q值网络(DQN)算法。基于研究问题的两阶段性,设计了接单智能体和排单智能体联合决策模型;其中接单智能体以最大化利润为目标,排单智能体以最小化拖期和最小化扰动为目标。针对订单到达动态性,设计了两个智能体的动态交互机制。在排单智能体中,考虑了关键路径的工序候选集、机器候选集、工序最早开始加工等算法改进策略,同时改进DQN网络结构,使选择工件和机器的规则增加至50种,提高云订单与现有订单生产的协同能力。经过数值仿真实验表明,所提算法在不同规模问题上,最大利润、机器负荷、算法稳定性等方面,都有较好的表现,能提高企业利润和接单率。

既有文献较少从投资者角度关注企业层面的经济政策不确定性信息披露的经济后果。本文基于中国上市公司年报“管理层分析与讨论”的文本分析,构建衡量企业感知经济政策不确定性的指数,并通过设立一个异质性投资者投资决策模型阐释企业不确定性感知的披露如何影响权益资本成本。实证结果发现,企业不确定性感知的披露导致权益资本成本上升。渠道分析表明,企业不确定性感知的披露可以通过信息风险、信息成本、未来收益可预测性和高管团队异质性四大途径影响企业权益资本成本的高低。在拓展性分析中,发现企业管理层语调和社会责任承担可以发挥调节企业不确定性感知与权益资本成本关系的作用,企业感知经济政策不确定性增加时,会显著减少多元化经营,进而有利于降低远期的权益资本成本。

在有效缓解城市交通拥堵的诸多措施中,城市交通网络的科学规划与设计显得尤为关键。通过合理规划,可以优化交通流的分布,提升道路网络的承载力和通行效率,从而在根本上减轻交通压力。而城市交通网络设计领域中的离散网络设计问题通常较为棘手,且研究相对较少,原因在于这类问题属于NP-hard问题,并且是非凸优化问题。然而,离散网络设计问题在当前的交通规划实践中却是一个反复出现的主题。本文通过深入研究国内外相关文献,对离散网络设计问题的起源、概念界定、分类方法、模型构建以及求解策略进行了详尽的梳理和总结。同时,文章还深入分析了该领域目前面临的主要挑战和未来可能的研究方向,旨在为读者提供一个全面而深入的视角,以期激发更多学者对这一领域的兴趣和进一步的探索。