系统科学与数学

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董元宝, 刘加朋, 于金鹏, 宿俊浩, 林崇

系统科学与数学. 2024, 44(10): 2881-2894. https://doi.org/10.12341/jssms23477

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针对具有输入死区的柔性关节机械臂随机系统,提出了一种基于指令滤波技术的模糊自适应控制方法,实现了系统输出对期望轨迹的跟踪控制. 首先,利用指令滤波技术解决了传统反步法固有的“计算复杂性”问题,引入误差补偿机制消除了滤波误差对系统控制精度的影响. 然后,用模糊逻辑系统处理系统中的不确定项和随机扰动, 克服了随机扰动的影响,改善了系统的控制效果. 最后, 考虑系统具有输入死区的情况,通过反步控制方法构造了控制信号, 克服了输入死区对系统性能的不利影响.稳定性分析证明了所提出控制策略在具有输入死区的柔性关节机械臂随机系统中的有效性,并用Matlab仿真加以验证.

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基于有限时间干扰观测器的车辆编队纵向控制策略

曾叶, 雷鸿博

系统科学与数学. 2024, 44(10): 2895-2906. https://doi.org/10.12341/jssms23620

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文章研究车辆编队纵向控制问题,针对车辆编队易受大幅值且不连续的外部扰动影响,提出一种新的基于有限时间干扰观测器的非奇异终端滑模控制(non-singular terminal sliding-mode control, NSTSMC)策略. 首先,通过有限时间干扰观测器观测扰动,使观测器观测误差能够在有限时间内收敛至零. 然后,通过设计NSTSMC控制器,使编队的间距误差能够在有限时间内运动到所设计的耦合滑模面,随后在有限时间内车间距误差收敛至零. 再者, 通过设计耦合滑模面系数,采用拉普拉斯变换方法, 保证车辆编队的队列稳定性. 最后,通过仿真结果表明所提出策略的有效性,并通过与传统滑模控制律(sliding-mode control, SMC)作对比,突出文章所提控制策略在抑制扰动方面的优越性. 结果表明,文章设计的基于有限时间干扰观测器的车辆编队控制策略解决了扰动易对车队系统造成不稳定的问题,保证了车队的安全稳定行驶.

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基于整体违约鉴别能力最优的特征选择方法研究

王魁, 成静怡, 李玫璇, 朱晓谦, 李刚

系统科学与数学. 2024, 44(10): 2907-2919. https://doi.org/10.12341/jssms23066

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特征选择是违约判别建模的重要环节,合理的特征选择方法能够简化模型结构, 提升违约鉴别效果.针对新疆维吾尔自治区内中小企业财务指标数据的特殊性,文章以整体违约鉴别能力最优为导向设计了一种新的特征选择方法,使其能够综合衡量自治区内中小企业金融借贷的风险.文章收集了新疆某银行2021年部分中小企业财务指标数据,对其进行基本的数据描述性统计和缺失值填补,并通过指标预测能力分析、多重共线性诊断及特征选择方法组合,筛选出了单个指标违约鉴别能力最强与整体违约鉴别能力最优的指标组合,有助于进一步对企业的违约状态进行判别, 对企业的信用风险进行评价.通过数据对违约判别模型的有效性进行验证, 其分类准确率最高达到95.85%,证明了所提模型在新疆信贷评级研究应用中具有较大的潜力.

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基于因子隐马尔可夫Copula模型的金砖国家股市间相依性研究

叶五一, 张珊, 焦守坤

系统科学与数学. 2024, 44(10): 2920-2936. https://doi.org/10.12341/jssms23369

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为了考察重大经济或政治等事件对金融市场间相依性造成的影响,文章构建了一种允许变量间相依系数服从高维机制转换过程的因子隐马尔可夫Copula模型(FHM-Copula),该模型能够捕获重大事件对相依性带来的不同程度、不同方向、不同持续时间、瞬时或长期的外部冲击.实证研究中,文章基于FHM-Copula模型分析了中国与其他金砖国家股票市场间的动态相依性.研究结果表明,FHM-Copula模型能够有效地识别美国次贷危机、欧债危机、中国股灾、中国接任金砖轮值主席国和新冠肺炎疫情等重大事件对中国与其他金砖国家股市间相依性造成的外部冲击.文章的工作不仅为金融变量间的动态相依性研究提供了基于信息冲击视角的理论分析框架,同时也为投资者和政府监管部门在投资决策和风险管理方面提供了参考.

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考虑“洗绿”风险的供应商融资策略研究

胡雪芹, 林雅菲, 杨晓叶

系统科学与数学. 2024, 44(10): 2937-2950. https://doi.org/10.12341/jssms23174

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文章考虑了下游零售商的“洗绿”风险因素,基于博弈论构建了银行融资、混合融资以及供应商融资三种模型,对比分析了在这三种情况下供应商的融资偏好和零售商的运营决策.研究结果显示:1)从供应商视角来看,不论零售商的“洗绿”风险多大,供应商融资模式始终对供应商最有利.在此模式中,供应商可以根据零售商的“洗绿”风险动态地调整利率,有效地降低潜在的融资风险.2)从零售商视角来看,只有当零售商面临较高的“洗绿”风险时,他们才倾向于选择供应商融资模式.在此模式下,零售商因销售渠道和融资成本的双重竞争,可能会减少订货量并且利润下降.3)在利益冲突方面,由于各方从自身利益最大化出发,供应链参与者无法在融资模式上达成一致意见.为了实现供应链的双赢,供应商可以根据对零售商的“洗绿”风险评估,对高风险零售商的订货量进行限制,以减少零售商间的竞争.

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基于区块链技术的农产品质量信息披露策略分析

胡森森, 禄静宜

系统科学与数学. 2024, 44(10): 2951-2972. https://doi.org/10.12341/jssms23532

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农产品质量信息的虚假披露导致价格机制失灵,制约着农产品市场的发展.区块链中信息透明可追溯的特性,为解决农产品供应链质量信息虚假披露提供了新的解决方案.然而高昂的区块链采用成本,市场消费者类型,区块链信息追溯精度都影响着区块链的采用.文章运用信号博弈,以价格为信号探究了农产品供应链中区块链采用策略和质量信息披露策略.研究发现: 1)农超只有在溯源信息增益较高时才会采用区块链技术;且农户的种植成本较低时,农超采用区块链技术意愿更强烈.2)在不采用区块链技术且种植成本较低时,低质量农户有动机虚报高价混淆市场.3)农超采用区块链技术可能会损害农户的收益,随着信息敏感的消费者数量增加,农产品供应链中各方都能从中获益.

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直播渠道引入下多渠道供应链定价策略研究

张雷, 赵宇, 段玉兰

系统科学与数学. 2024, 44(10): 2973-2993. https://doi.org/10.12341/jssms23799

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文章针对由单个制造商和单个零售商组成的销售系统,构建了制造商不引入直播渠道、引入店铺播渠道和引入达人播渠道的三个决策模型,运用博弈论方法探讨了制造商的直播渠道引入策略,以及直播渠道引入时多渠道供应链的定价策略. 研究表明:引入直播渠道有利于制造商收益的增加; 制造商引入直播渠道后,直销渠道中产品的价格和销量减小, 线下零售渠道中产品的价格减小,而销量增加. 进一步分析直播渠道类型对直播策略的影响可得,当店铺播渠道的单位成本较低(高)时,引入店铺播(达人播)渠道有利于直播渠道采取“低价”策略;当店铺播渠道的单位成本较低且达人主播的专业能力较弱时,引入店铺播渠道有利于直播渠道采取市场“渗透”策略, 其余条件下,引入达人播渠道有利于直播渠道采取市场“渗透”策略. 研究还发现,直播渠道中产品的价格不一定更便宜.

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供应链视角下成长型企业债转股比例的模型分析

王宇, 何雨恬, 李鑫

系统科学与数学. 2024, 44(10): 2994-3010. https://doi.org/10.12341/jssms23250

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债转股是新经济形势下降低企业杠杆率的重要举措,但目前市场化债转股陷入“签约多、落地少”的困境,极大地降低了债转股的实施成效.文章基于供应链运营视角构建了陷入债务危机的成长型供应商的债转股模型,探讨了实施机构的最优转股比例和供应商的最优运营决策,分析了双方的债转股实施条件和多方博弈行为产生的影响. 研究发现:实施机构在高市盈率时选择将全部股权转换为债权,在低市盈率时将最优转股比例制定为供应商愿意实施债转股的最低水平;高成长性和高市盈率的合理匹配有助于债转股的顺利实施, 实现双方共赢,高成长性和低市盈率的错配仅能化解债务危机, 供应商盈利能力无法提升,而低成长性供应商不应成为债转股标的企业. 此外,零售商参与的多方博弈有损供应商和实施机构的利益,甚至在供应商成长性较低时易陷入“囚徒困境”,增加了债转股实施的难度.

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资本市场开放与Knight不确定性——基于北向资金交易行为的实证分析

李洋, 熊熊, 孟永强

系统科学与数学. 2024, 44(10): 3011-3024. https://doi.org/10.12341/jssms23609

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境外投资者在中国资本市场中作用日益增强,北向资金流向一直是投资者重点关注的市场风向标.文章基于北向资金持股数据构建北向资金交易行为指标,利用日内高频价格数据构建个股Knight不确定性指标,探究北向资金交易行为对Knight不确定性的影响,实证结果表明:北向资金持股比例越高,个股Knight不确定性越低:北向资金持股比例变化幅度越大,个股Knight不确定性越高.进一步研究发现,北向资金降低股价Knight不确定的作用机理包括抑制噪声交易影响、提升信息融入速度和提升投资者信心渠道.研究结论支持北向资金持股有利于降低个股Knight不确定性,对维护市场稳定发挥了积极作用,但北向资金的大进大出也会增加个股不确定性风险.

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代理VS.批发:信息共享对电子书销售模式的影响

刘正, 石纯来, 杜荣

系统科学与数学. 2024, 44(10): 3025-3039. https://doi.org/10.12341/jssms23618

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在出版商和零售平台之间需求信息不对称的背景下, 通过构建Stackelberg博弈模型,探究了零售平台的需求信息共享决策对电子书销售模式策略的影响.研究结果表明: 1) 批发模式下, 零售平台不与出版商共享需求信息,但在代理模式下, 若零售平台从电子书渠道获得的佣金比例较高时,零售平台会与出版商共享需求信息. 2) 就零售平台而言,若零售平台不与出版商共享需求信息, 则零售平台偏好批发模式.若仅代理模式下零售平台与出版商共享需求信息,当零售平台对市场需求预测的精准度较低时, 零售平台偏好代理模式; 否则,偏好批发模式. 3) 就出版商而言, 零售平台的需求信息共享决策、电子书对纸质书的替代率以及零售平台对需求信息预测的精准度均会影响出版商对销售模式的选择.

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新能源汽车充换电模式定价与推广策略研究

危浪, 王翠霞

系统科学与数学. 2024, 44(10): 3040-3053. https://doi.org/10.12341/jssms23836

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推广新能源汽车是有效降低交通运输系统碳足迹的重要举措.文章基于消费者效用理论, 构建新能源汽车充电与换电模式的定价决策模型,对比分析两种服务模式的定价策略,并讨论动力电池生产成本、换电技术水平、续航里程和能源价格对两种模式新能源汽车推广的影响.研究表明: 1) 与充电模式相比,换电模式能有效缓解消费者充电焦虑,但将导致换电服务溢价; 2)动力电池生产成本和换电技术水平是影响服务模式采用的重要维度,动力电池生产成本决定充电模式采用,而换电技术水平和动力电池生产成本共同决定换电模式采用; 3)动力电池生产成本和续航里程对两种模式的推广影响存在差异性,动力电池生产成本降低更有助于换电模式的推广,而续航里程增加更有利于充电模式推广; 4)电力或燃油价格变化对两种模式新能源汽车推广的作用效果相近,其通过建立运营成本优势而加快新能源汽车的推广应用.

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金融创新与知情交易:来自中国行业ETFs的证据

刘晓群, 侯陈吉, 晁攸丛

系统科学与数学. 2024, 44(10): 3054-3075. https://doi.org/10.12341/jssms240170

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行业ETFs是一种基于特定行业的交易型开放式指数基金(industry exchange-traded funds, IETFs), 旨在为投资者提供一种低成本、高流动性的金融创新工具.文章结合中国金融市场融资融券与转融券制度,采用Huang 等 (2020)的方法构造IETFs,从套期保值视角分析IETFs的资产定价问题. 研究发现: 首先,在做多标的股票/做空IETF的交易策略下,当上市公司宣布正向盈余意外信息时,知情交易者会同时大幅增持此标的股票的多头和该股票所属行业ETFs的卖空头寸,表明IETFs可以促进知情交易者利用公司特定信息对冲行业风险,实现套期保值的目的. 其次, IETFs降低了其成分股的特质波动率和非流动性,证实IETFs使知情投资者获取到公司特定信息所带来的收益. 随后,股价将更充分地反映公司层面信息, 由此提高了市场效率. 最后,在中国引入转融券业务后, 知情交易者还可以通过转融券对冲行业风险,表明中国转融通制度为投资者提供对冲行业风险的多样化选择.

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基于拉普拉斯分布的半参非对称联合可导出风险模型研究

吴志敏, 蔡光辉

系统科学与数学. 2024, 44(10): 3076-3094. https://doi.org/10.12341/jssms23738

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近年来, 由于半参联合可导出风险模型在风险价值(VaR)和预期损失(ES)的联合统计建模与预测方面的优越表现, 其已在金融计量领域引发了广泛关注. 文章首次从非对称拉普拉斯分布的视角出发, 研究了一类基于该分布的半参非对称联合可导出风险模型的统计性质与风险预测表现. 与已有的半参联合可导出风险模型不同的是, 该模型假设资产收益的条件分布服从基于VaR和ES的非对称拉普拉斯分布, 考虑了金融市场的典型非对称特征, 将VaR和ES看作是由包含非对称特征的收益率条件标准差过程与待估参数所组成的动态结构, 实现了VaR与ES的联合统计建模. 基于该模型结构, 给出了其拟极大似然估计方法, 并在一定正则条件下建立了该估计的一致性与渐近正态性定理. 随后, 多种情况下的数值模拟结果证实了该估计的有限样本性质以及该模型在预测样本外向前一步风险的有效性. 最后, 实证研究显示所提模型在预测向前多步VaR与ES上的表现最优.

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基于MOVER方法的二项抽样下相关差的置信区间构造

古丽斯坦·库尔班尼牙孜, 田茂再

系统科学与数学. 2024, 44(10): 3095-3114. https://doi.org/10.12341/jssms23481

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相关差又叫作相对风险减损,它主要衡量风险因素或治疗因素对于个体的额外影响,在流行病学研究中有着重要的临床意义. 文章在独立二项抽样下,分别利用传统的区间估计方法和MOVER方法构造了相关差的九种置信区间.文章提出的MOVER方法的优点在于: 借用MOVER方法,可以利用两个独立二项分布比率的置信区间来构造相关差的置信区间.与传统的区间估计方法相比,该方法的置信区间构造过程不需要计算相关差的渐近方差,同时不需要Fisher信息矩阵及其逆矩阵, 可使计算大大简化.此外,文章通过蒙特卡罗数据模拟考察了九种区间估计方法在不同参数设置下的表现性能.数据模拟结果表明, MOVER方法与传统方法相比,MOVER方法可以提供更精确的置信区间. 最后,文章通过实际数据案例来演示了所提出的九种区间估计方法的实际应用.

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异协差阵下多因变量线性回归模型的平均估计

曲天尧, 宋明辉

系统科学与数学. 2024, 44(10): 3115-3132. https://doi.org/10.12341/jssms23371

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统计模型平均方法是统计学研究领域一个备受关注的热点问题,它可以有效地提高统计预测的精度．在统计学中,多因变量线性回归模型是一类重要并且实用的线性统计模型,文章主要研究当随机误差矩阵各行间协差阵不全相等时这类模型的平均方法．文章通过寻找一个矩阵用以将各行的异协差阵“统一化”,进而在马氏距离的基础上通过删组交叉验证的方法得到了相应的Mahalanobis CV权重选择准则, 并证明了相应模型平均估计的渐近最优性．仿真研究表明,新方法在一般情况下要优于S-AIC、S-BIC、含有单个因变量的线性回归模型的MMA和JMA以及多因变量线性回归模型的MMMA等模型平均方法．

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贝叶斯空间中分布型符号数据时间序列建模研究

陈梅玲, 俞翰君

系统科学与数学. 2024, 44(10): 3133-3154. https://doi.org/10.12341/jssms23695

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面向分布型符号数据线性运算不封闭的问题,文章基于贝叶斯空间代数提出了分布型符号数据时间序列模型.在符号数据分析的框架下, 分布型符号数据又被称为数值模态数据,其数据单元可以是直方图、经验分布或带经验估计的参数分布.由于符号数据表的元素是带约束的概率密度函数、累积分布函数或者分位数函数,经典的函数运算并不适用. 与以往的研究不同,文章的研究工作基于贝叶斯空间代数,其运算定义充分考虑了概率密度函数的具体特征, 线性运算封闭,并且在其内积定义下概率密度函数空间构成一个完备的内积空间,代数性质优良. 为了提出一种简洁的分布型符号时序模型,文章首先基于贝叶斯空间的线性运算和内积运算定义了分布型符号数据的数字特征、差分算子和后移算子,然后推导了分布型符号数据自回归模型、移动平均模型、自回归移动平均模型和差分自回归移动平均模型的模型识别和参数估计方法,并给出完整的建模方案. 最后,通过两组仿真实验和一个真实案例说明了所提方法的有效性.

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半连续纵向数据下Tweedie复合泊松部分线性混合效应模型的贝叶斯分析

段星德, 伍震寰, 张文专

系统科学与数学. 2024, 44(10): 3155-3169. https://doi.org/10.12341/jssms23521

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在贝叶斯框架下, 文章发展一类半参数Tweedie复合泊松部分线性混合效应模型来分析半连续纵向数据, 并用贝叶斯P-样条来逼近模型的非参数函数. 由于 Tweedie复合泊松分布的密度函数没有显示表达式, 这通常给计算带来困难, 文章利用数据扩充法的思想,引入一个潜变量, 可得到半连续随机变量和潜变量的联合概率密度函数, 并基于这个联合概率密度函数进行贝叶斯统计推断. 进一步, 结合Gibbs抽样与Metropolis-Hastings (MH)算法的混合算法可得到模型的参数、随机效应以及非参数函数的联合贝叶斯估计以及潜变量的预测值. 最后, 通过模拟研究与实例分析来验证所提出方法的有效性.

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基于Block Bootstrap的厚尾相依序列下持久性变点检验

苏梦琳, 金浩, 白学

系统科学与数学. 2024, 44(10): 3170-3182. https://doi.org/10.12341/jssms23181

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文章讨论了厚尾相依序列下持久性变点检验问题,其中尾指数$\kappa\in(0,2)$.基于Dickey-Fuller(DF)比值型统计量构造修正的检验统计量,并证明了它在原假设下的渐近分布是一个稳定过程的泛函.在备择假设下,检验统计量具有一致性,且能够正确地识别持久性的变化方向.同时文章还给出了变点位置估计的一致性.而当序列为平稳过程时,所构造的检验统计量也不会产生伪拒绝.由于原假设下统计量的渐近分布包含未知参数$\kappa$,因此利用Block Bootstrap抽样方法确定统计量的临界值,从而避免尾指数$\kappa$的估计.蒙特卡罗数值模拟结果充分说明了所提出的检验统计量具有鲁棒性.最后通过一组股票数据进一步阐明了文中方法的可行性和有效性.

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2024年, 第44卷, 第10期　刊出日期：2024-10-25

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