2023年, 第43卷, 第9期　刊出日期：2023-09-25

  

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  考虑配送效率内生的竞争零售商门店自提合作研究

  邱菊, 赵菊, 胡小建, 闵杰

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2195-2210. https://doi.org/10.12341/jssms22758

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  考虑网络零售商可以与实体零售商合作为消费者提供门店自提服务,在配送效率内生情形下分别建立无合作模式下和合作模式下的商家竞争定价模型,研究实现合作的条件以及合作门店自提对竞争性产品定价和快递企业配送效率决策的影响.主要结论表明,当时间敏感型消费者群体规模较大时,产品间的价格竞争加剧,但网络零售商和实体零售商仍然可以通过门店自提实现利润增长,尤其是当产品差异化较小且消费者去门店取货比较方便时.此时,网络零售商可从扩大的市场渗透中获益而实体零售商则从增多的到店流量中获益,尽管市场竞争加剧.此外,在两零售商合作提供门店自提服务后,为应对市场变化,快递企业将会提高配送效率,从而实现利润增长.
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  中国物流业绿色全要素生产率时空格局和收敛趋势研究

  马越越, 闫小丽, 王维国

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2211-2231. https://doi.org/10.12341/jssms22785

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  提高物流业绿色全要素生产率是建立绿色物流体系的核心.文章通过构建非期望产出的全局SBM模型和GML指数,测算1998-2020年中国其中30个省市的物流业绿色全要素生产率,运用Dagum基尼系数分析东、中、西部地区的差异及其来源,最后建立空间计量模型检验其收敛特性.研究结果表明:样本期内中国物流业绿色全要素生产率呈波动上升趋势,但发展依旧不平衡,空间上呈现“东强西弱”格局;区域间差异是主要的差异来源,区域内差异贡献率一直维持在30%左右;物流业绿色全要素生产率低的地区有望赶超效率高的地区,最终达到同一水平;物流业绿色全要素生产率的增长与收敛受空间因素的影响且存在地区异质性,东部优化产业结构,中西部加强能源基础建设和研发投入可以有效缩小区域内部绿色物流发展差距,同时各地区应综合衡量地区要素投入对本地的促进作用以及对邻地的负向阻碍作用,以实现地区的协调发展.文章借助以上分析为构建绿色物流体系提供理论支撑,以促进中国物流业绿色健康发展.
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  基于多代理人竞争的连续时间风险投资激励机制研究

  李大海, 丁涛, 梁樑, 杨敏, 胡婉婷

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2232-2251. https://doi.org/10.12341/jssms22676

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  初创企业的联合创始人以技术,管理等能力入股,分别承担不同的任务,并为投资人负责.基于此文章构建了中立与竞争两种关系下异质双代理人模型,并通过比较静态分析重点研究竞争对最优合同的影响.研究表明:首先,竞争促进了企业家的努力,并减少了投资家的激励成本,但无法持续增加投资家的收益.其次,竞争能够在一定程度上加速资本退出并提高资本退出收益,但这两个目标往往无法同时实现.因此,投资人需要以牺牲部分资本退出收益为代价换取快速退出,从而给出了“IPO抑价”问题的一个解释.最后,异质性代理人之间的最优竞争关系是不公平的.文章研究结果为防范过度竞争,优化竞争机制提供了理论依据.
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  不同供应链结构下再制造产品定价和质量联合决策研究

  张文, 浦徐进, 任瑜, 朱晨晨, 陈久美

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2252-2265. https://doi.org/10.12341/jssms23097

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  针对一个零售商与一个第三方再制造商组成的供应链,文章考虑到产品价格和质量均会影响新产品和再制造产品的市场需求,通过构建集中式与分散式下的供应链决策模型,分析了消费者感知效用和产品成本等因素对最优决策的影响.在比较两种结构下的均衡结果之后,设计了再制造产品“成本补贴”契约来协调此供应链.研究发现:供应链在协调后必然会提高再制造产品的质量,但同时可能会导致更低或更高的再制造产品销售价格.当消费者对再制造产品质量的感知效用特别高时,零售商可以实施“高价”策略.当消费者的感知效用处于中等水平时,再制造商可以降低产品的批发价格,让零售商继续实施“高价”策略.否则,零售商应采用“低价”策略销售再制造产品.
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  基于加密货币市场的趋势择时策略表现研究

  贾博翔, 沈德华, 张维

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2266-2283. https://doi.org/10.12341/jssms22863

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  在金融市场中,趋势择时是投资者最常用的技术分析交易策略.文章研究了趋势择时交易策略在加密货币这一新兴市场中的表现情况.通过对2013年至2022年比特币(Bitcoin)、以太坊(Ethereum)和瑞波币(Ripple)这三个主要加密货币的实证分析发现,可变长度移动均线(VLMA)策略和指数平滑异同移动平均线(MACD)策略的表现要好于固定长度移动均线(FLMA)策略和相对强弱指标(RSI)策略.在这三种加密货币中,趋势择时策略在比特币上的表现要优于以太坊和瑞波币.结果证明,特定的量化交易策略在加密货币市场中有着显著的预测能力,而且会产生比买入并持有策略(buy-and-holdstrategy)更高的超额收益以及夏普比率.这些发现在加密货币市场的泡沫时期,COVID-19疫情期间以及中国人民银行禁止加密货币的交易后仍然是稳健的.
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  单机下带有松弛工期的最小化总提前损失与误工损失问题

  唐小敏, 张新功

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2284-2291. https://doi.org/10.12341/jssms22631

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  文章研究了具有松弛工期的单机排序问题,决策者需要在确定工件的工期之后确定工件的加工次序.松弛工期是工件的加工时间加上一个给定的常数,这个常数为决策变量,排序的任务是给所有工件分配松弛工期,同时使得目标函数值最小.目标函数值包括工件提前、误工和松弛工期.文章根据不同的损失系数关系,讨论松弛工期的范围,并提出了时间复杂性为$O (n^{3}P^{3}\log n)$的动态规划算法.最后给出了算例分析.
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  具有耐烦服务员的M/G/1休假排队系统性能分析与容量优化设计

  万思燕, 兰绍军, 唐应辉

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2292-2309. https://doi.org/10.12341/jssms22707

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  考虑服务员具有耐烦行为的$M/G/1$休假排队系统.运用全概率分解技术和拉普拉斯变换工具,研究了系统从任意初始状态出发的瞬态队长分布,获得了瞬态队长分布的拉普拉斯变换表达式,并在此基础上导出了稳态队长分布的递推表达式.进一步给出了稳态队长的随机分解结构和一些重要的稳态性能指标.同时得到了一些特殊排队系统相应的结果.最后,通过数值实例讨论了系统的容量优化设计问题.
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  命题逻辑系统$\mathscr{L}^{*}_{n}$中理论的$p$-随机发散度的分布研究

  惠小静, 南琼, 许倩

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2310-2318. https://doi.org/10.12341/jssms22822

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  在命题逻辑系统$\mathscr{L}^{*}_{n}$中提出了$p$-随机真度,$p$-随机相似度,$p$-随机伪距离的概念,建立了$p$-随机逻辑度量空间($F (S),\rho_{p}$).在$p$-随机逻辑度量空间$(F (S)$,$\rho_{p}$)中提出了理论的$p$-随机发散度的概念,指出理论的$p$-随机发散度是和随机$n$值分布序列$p=(p_{1}$,$p_{2}$,$\cdots$)的具体取值是密切相关的.证明了全体原子公式集$S$的$p$-随机发散度随着$n$值分布序列$p$的不同取值可以充满(0,1]实数区间.
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  多目标优化范数标量化模型最优值的误差估计

  夏远梅, 赵克全

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2319-2327. https://doi.org/10.12341/jssms22828

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  标量化方法是多目标优化研究的基本内容.范数标量化是研究多目标优化问题解性质与求解算法的重要方法之一.文章针对多目标优化问题的几类范数标量化模型,给出了其目标函数最优值的一些误差估计结果,进而在目标函数连续性和凸性条件下分析了误差的存在性和计算方法.
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  异质用户和内生市场渗透率下的自动驾驶收益——基于累积前景理论的方法

  永贵, 田丽君, 李鹏博

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2328-2340. https://doi.org/10.12341/jssms22620

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  自动驾驶的出现将为出行者提供一种新的安全、便捷、高效的出行方式,有助于提升整个交通系统的出行效率.文章研究累积前景理论框架下异质用户的自动驾驶收益.假设出行者是异质的,根据他们的参考点被划分为几类,每类用户的自动驾驶汽车市场渗透率是由他们自身的参考点内生确定.自动驾驶出行者可以获得完美的路径信息,从而按照基于累积前景值的用户均衡方式进行路径选择,而传统汽车出行者则按照Logit随机方式进行路径选择.在此基础上,构建基于累积前景理论的混合多用户网络均衡模型,并设计求解算法求解均衡问题.数值算例结果表明,自动驾驶出行者总能获得正的收益,且参考点越高,自动驾驶收益越大.此外,系统收益对出行需求较为敏感,当传统汽车出行者处于中等感知水平,市场渗透率相对较低,获得或损失敏感性递减程度相对较低时,系统可以获得更高的收益.
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  类别不平衡高维数据的最优逻辑斯蒂回归

  李智凡, 尹建鑫

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2341-2363. https://doi.org/10.12341/jssms22563

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  研究响应变量两类比例不平衡时逻辑斯蒂回归的最优参数估计和代价敏感分类问题.在代价敏感的损失函数下,将不平衡的两类数量之比作为参数,通过等价转换成一个重新加权的类别平衡分类问题,得到了原问题预测的超额风险,(excess risk)的上界和逻辑斯蒂回归系数误差上界.同时利用VC维技术得到了正则条件下超额风险的minimax下界.得出结论:在相差一个可忽略常数倍的意义下,非平衡数据在代价敏感损失下得到的惩罚似然估计的误差界可以达到最优,且最优误差与一个可收敛至零的稀有类比例有关.其次,论文还将主要结论推广至损失函数为非凸的情形,并讨论了在两类数量比例需要估计时的误差上界.此外,通过数值模拟比较了给定和待估计类别比例的实际表现,发现主要结论不受影响.
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  Wasserstein空间最大最小距离设计的构造及其近似算法

  牟唯嫣, 靳旭玲, 熊世峰

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2364-2372. https://doi.org/10.12341/jssms22644

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  文章研究了Wasserstein空间中空间填充设计的构造问题.文章将Wasserstein空间通过参数化进行有限维逼近,将最大化设计的最小Wasserstein距离这一优化问题转化为近似的有限维问题,再提出了一个坐标下降算法对其求解.数值算例和在地铁仿真中的应用表明所提出的算法能得到具有优良空间填充性质的设计方案.
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  均值模型中多变点问题的平均估计方法

  黄淼淇, 夏志明

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2373-2387. https://doi.org/10.12341/jssms22523

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  文章研究了可能存在多个变点的均值突变模型的平均估计方法.给出了参数渐变的均值模型的渐近性质,说明了在模型错误设定时传统突变模型估计方法的局限性.因此文章主要通过Mallows准则建立了多变点模型的平均估计,并证明了在真实模型为变点模型的条件下,该Mallows模型平均估计量具有$\sqrt{n}$相合性.模拟实验结果验证了该估计量的相合性,其收敛速度为$\sqrt{n}$,并通过一个实例表明文章的估计方法相比于传统方法具有更高的统计效率.
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  充分降维的稳健性改进与比较研究

  王丙参, 魏艳华, 张宝学

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2388-2403. https://doi.org/10.12341/jssms22692

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  探讨充分降维算法SIR、SAVE、CP-SAVE的适用范围,从两种角度对充分降维算法进行稳健改进:构建SIR与SAVE混合算法,从而融合二者优点,以适应更广数据类型与连接函数;当观测数据受污染时,利用软修剪方法估计的稳健均值、协方差代替传统估计,构建稳健充分降维算法.数值实验显示:在连接函数关于自变量均值对称时,一阶算法SIR的降维效果较差,但它对自变量分布、切片数较稳健;相比SIR,二阶算法SAVE、CP-SAVE的要求更苛刻,对切片数、自变量分布都敏感,但可找到SIR探索不到的方向;当自变量为厚尾分布时,CP-SAVE通常优于SAVE;SIR与SAVE混合算法对自变量分布、连接函数的适应性更好,在多种场合下可改进降维效果;软修剪稳健估计对截断参数稳健,建议截断参数略大于异常点比例;相对稳健SAVE,稳健SIR只需要在切片内估计稳健均值,适应条件宽松,更符合实际,推荐优先使用.
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  固定效应部分线性可加空间自回归面板模型的截面二次推断函数估计

  丁飞鹏, 丁松

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2404-2428. https://doi.org/10.12341/jssms22614

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  半参数空间面板模型是空间面板数据分析中的重要工具之一.文章考虑了一类半参数空间面板模型:固定效应部分线性可加空间自回归面板模型.固定效应引起的附带参数问题、模型的空间内生性以及面板数据在个体内的相关性等问题,增加了模型估计的难度.为此,文章提出了截面二次推断函数法,该方法将样条函数近似、马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟法、二次推断函数(QIF)法及变量变换法进行有机结合,可以较好地解决模型的上述问题.进一步,在一些正则条件下,推导了该估计方法的大样本性质,结论表明,参数估计量渐近服从正态分布,非参数连接函数实现了最优收敛速度.与此同时,Monte Carlo模拟结果显示,该方法的表现优于两阶段最小二乘法;最后,该模型和方法被应用于实际数据分析中.
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  基于半参数混合效应模型的最优模型平均预测

  常宝群, 吴刘仓, 李娜

  系统科学与数学. 2023, 43(9): 2429-2450. https://doi.org/10.12341/jssms22824

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  在对纵向数据的预测过程中,通常会遭遇模型的不确定问题.为了解决模型不确定性问题,文章提出一种基于半参数混合效应模型的最优模型平均预测方法.文章提出采用删组交叉验证的方法获得最优权重向量的估计,进而获得最终的模型平均预测值.理论上,文章证明了当所有候选模型均误设定时,所提出的模型平均估计具有渐近最优性.即,提出的模型平均估计量的二次损失渐近地达到了用该集合中权重进行加权的所有模型平均估计的二次损失下确界.另一方面,当候选模型中包含正确模型时,证明了提出的权重估计方法,在大样本意义下能够将权重分配给正确模型.模拟和实际数据分析表明,所提出的模型平均估计方法与一些常用的方法相比具有较好的预测性能.