考虑交通环境的不确定性并引入出行者的参考依赖和损失规避等心理特征,假设路径的出行时间是某个区间数,且在区间数内的分布规律是均匀分布,针对一个参考点和两个参考点的情形,基于累积前景理论推导综合价值函数和决策权重函数,进而构建最优路径选择模型.算例结果表明,累积前景值表现出明显的参考点依赖特征,当出行时间以区间数表示并考虑两个参考点时,增加最偏好到达时间会使累积前景值呈现出先增加后减少的变化趋势,且最优路径选择结果会发生变化.最后,通过实证调查数据对理论模型结果进行检验,其结果支持算例分析中的最优路径选择结果.
在碳排放权总量控制目标下, 进行中国各省区碳减排责任的分摊, 是实现中国二氧化碳减排的首要问题. 文章首先基于非期望产出~SBM 模型对我国各省份的能 源环境效率进行评价, 探讨中国省际能源效率和碳减排潜力的差异, 分析各省区生产无效率的来源; 其次从效率最大化视角出发, 构建零和收益~SBM 模型, 对碳排放权总量固定条件下的省际碳减排责任进行分摊; 再次, 综合考虑公平性与效率性原则, 选取相关指标, 构建多准则决策分析模型, 进行公平与效率权衡下的碳减排责任分摊; 最后, 对不同碳排放权分配方案的优劣进行比较分析, 并给出相关政策建议.
通胀风险和波动风险是影响养老金计划的最重要的两个因素, 保费返还 条款可以保障死亡的养老基金持有者的权益. 文章研究了通胀风险和波动风险环境下带有保费返还条款的确定缴费型(DC 型)养老金计划问题. 模型中假设风险资产价格由Heston随机波动率模型驱动, 养老金被允许投资于一种无风险资产、一种风险资产和一种通胀相关指数债券. 在均值-方差准则下, 利用随机控制理论、博弈论和变量分离法得到了时间一致最优投资策略和有效前沿的显性解. 最后通过应用数值算例对最优投资策略和有效前沿进行了敏感性分析.
在经典的均值-方差模型中, 组合投资效果往往受到协方差矩阵估计精度低与权重静态设置两个方面的不利影响. 为此, 文章提出了一种新的时变组合投资决策模型: 一方面引入DCC-MIDAS模型, 运用高频信息, 提高金融资产间的动态关联关系估计精度; 另一方面考虑金融资产时变特征对组合投资权重的影响, 进行参数化设计, 改善时变组合投资效果. 对中国股市的个股以及行业板块进行了实证研究, 结果表明: 账面市值比、市盈率与组合投资权重呈正相关关系, 市值与组合投资权重呈负相关关系; 新模型在标准差风险、Sharpe比率和有效前沿等方面, 都优于传统的组合投资模型.
随着城市规模的扩大和空气污染问题的日益严峻, 公共交通将成为居民出 行的首选方式. 文章对2006--2015 年北京市公共交通系统的碳排放进行测算, 利用超效率~SBM 模型分析碳排放效率, 并借助~ML 指数分析全要素生产率跨期动态变化. 研究结果表明, 公交车的碳排放效率最高, 但有明显下降趋势, 提高运营效率是其未来发展的方向; 地铁虽有前期巨额资金投入压力, 其碳排放效率仍波动上升, 进一步扩大地铁运行规模有助于提升系统的碳排放效率; 出租车的碳排放效率非常低, 应推进更新换代进程, 加大技术投入. 文章可为北京相关部门制定交通发展规划、实施节能减排政策提供数据支持和有益建议.
文章使用2013年1月-- 2017年6月的日度比特币交易数据,对序列使用马尔科夫区制转移模型(参数方法)、小波变换(非参数方法),研究比特币收益率在不同尺度分布的定量特征.由MS-AR模型分析结果可知,在低收益率区制下,投资者主要对前一两天以及大概一周的收益率有所关注,在高收益率区制下,投资者的心理在发挥主要作用,普遍认为昨日涨今日跌的事实,因此对比特币进行投资具有极强的投机心理.由小波变换分析结果可以看出,不同时间下,比特币影响因素不同.当时间跨度选取较小时,主要是投资者的投机心理以及``羊群效应"起主要影响,随着时间跨度的增加,达到半年左右时,此时主要是比特币市场的自主调控,因此也会出现小幅度的波动,但当时间跨度达到一年以上,此时政府等监管部门对该市场的管控起主要的作用,使得收益率波动情况达到几乎平稳的状态.对比发现,小波变换能够较好地反映比特币收益率的分布情况.
设~$p$ 是一个奇素数且~$p\equiv 3$ (mod $4)$, $m$ 为奇数, $\alpha$为有 限域~$\mathbb{F}_{p^m}$里面的一个本原元. 文章确定了有限域~$\mathbb{F}_p$ 上具有 非零点~$\alpha^{-1}$, $\alpha^{-l}$ 或~$\alpha^{-1}$, $\alpha^{-t}$的循环码的重量分布,其中~$l,t$ 为满足某些条件的正整数. 结果推广了文献Ding等(2013) 及Zhou和Ding(2013) 的相应结果.
鉴于我国人口死亡率数据匮乏对长寿风险定价的不利影响, 文章采用贝叶斯~MCMC 方法来进行长寿衍生产品的定价. 来自实际人口数据的研究结果表明, 贝叶斯方法通过~Gibbs 抽样和~MCMC 模拟, 更好地考虑了样本不足和样本质量问题, 在死亡率建模的模型~BIC 值, 残差方差值和预测稳健性上全面优越于传统方法, 能有效提高死亡率预测的精度; 同时, 贝叶斯一体化框架结合最大熵原理能大幅减少定价过程中数据和参数风险的产生, 累积和传导, 提高长寿衍生产品定价结果的有效性和可靠性. 其方法的优越性对保障我国有限人口数据下长寿衍生产品的成功开发具有积极的理论意义和现实价值.
重新排序问题是在原始工件已经按照某种最优规则排列时有一批新的工件到达, 新工件的安排使得原始工件重新排序而产生错位. 考虑了加权序列错位以及加权时间错位限制条件下具有退化工件, 目标函数为最小化总完工时间和最小化总延误时间问题. 工件的位置错位和时间错位限制条件下具有退化工件, 目标函数为最小化总完工时间和最小化最大延迟问题. 其中退化效应是指其实际加工时间是开工时间的非减函数, 工件的位置错位是指重新排序过程中原始工件在原始最优序列与新到达工件所构成的新序列的加工位置之差, 工件的时间错位是指重新排序过程中原始工件在原始最优序列与新到达工件所构成的新序列的完工时间之差. 对以上两类问题,当权重系数或者错位限制满足特殊情况时, 最优排序是原 始工件集和新工件集中的工件按照退化率非减的序列排列, 基于动态规划方法给出了以上几个问题的多项式时间算法或者是拟多项式算法.
