2025年, 第45卷, 第2期　刊出日期：2025-02-25

  

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  执中致和过犹不及:内部薪酬差距与企业绩效

  李俊宏, 王洪娉, 杨晓光

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 311-343. https://doi.org/10.12341/jssms23843

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  薪酬激励是企业激发员工工作激情和创造潜能,提升企业绩效的重要手段. 内部薪酬差距一方面可以产生正激励作用,促进员工的努力程度, 另一方面也可能导致不公平感,造成部分员工的“躺平”.文章构建了一个包含核心高管、非核心高管以及普通员工三类职工的数学模型分析内部薪酬差距对企业绩效的影响,并利用2008-2020年沪深两市民营上市公司的数据进行了实证检验.理论和实证结果均表明,管理层内部薪酬差距、高管-员工薪酬差距、非核心高管的薪酬激励程度与企业绩效之间均表现为倒U型关系.进一步的实证研究显示, 非核心高管-员工薪酬差距对企业绩效的作用最强,而核心高管-员工薪酬差距对企业绩效的作用最小,展示非核心高管-员工的薪酬差距是企业内最重要的薪酬关系,而核心高管-员工薪酬差距则重要性最低. 此外,民营企业在薪酬激励设计中营业利润的“约束”大于营业收入的“约束”,体现民营企业注重 “里子”和要害.
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  电力供应稳定性对数字经济发展的影响机制研究

  王方, 武承炫, 余乐安

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 344-356. https://doi.org/10.12341/jssms240001

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  为量化评估电力供应稳定性对数字经济发展的影响程度,构建了涵盖电力供应装机容量、三次产业数字经济规模等变量在内的系统动力学模型,探究了“拉闸限电”等突发情景下电力供应稳定性对数字经济发展的作用机理.结果表明, 中国数字经济规模在“十四五”期间将保持高速发展态势,到2025年将超过70万亿元; 数字经济规模将随着电力供给的减少而减少,若日均发电时间或年度工作天数减少1%、5%和10%,则数字经济规模将平均减少9.28%、14.24%和20.43%;通过科技创新来提高各产业的产值系数,可以降低因拉闸限电或发电机组故障对数字经济发展的影响. 最后,从中国增强电力供给稳定性方面提出了对策建议.
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  低碳转型下的中国能源市场风险联动特征研究

  盖书文, 刘启航, 李思博

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 357-375. https://doi.org/10.12341/jssms240083

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  随着页岩油革命的兴起以及中国能源结构低碳转型进程的加快,清洁能源在中国能源市场中的作用愈发显著.及时发现中国主要能源市场间的风险联动特征及其演变规律,对于中国能源市场的可持续发展具有重要的现实价值. 基于此,文章利用带有结构变点的协整检验方法以及DCC-GARCH-SJC-Copula的研究框架从不同视角对中国主要的六大类细分能源市场进行了详细分析.研究表明,在中国的能源系统中普遍存在着结构突变、动态调整以及非对称性的尾部相依结构等风险特征.OPEC限产、天然气定价改革、可再生能源补贴政策调整等重要宏观事件的发生对中国能源系统的长期联动关系的结构性调整具有显著影响.从测算结果来看, 结构变点前后各能源市场呈现出了差异性的风险特征.其中, 风能太阳能市场间具有最强的风险联动关系, 天然气煤炭市场最弱.油气市场间近年来出现了明显的“脱钩”现象.相对于不可再生能源市场,可再生能源市场表现出了更为显著的风险特征.此外值得注意的是, 受政府管制以及定价机制等因素的影响,在极端事件发生的情境下各能源市场价格间同时“暴跌”的风险要显著大于其同时“暴涨”的风险.据此, 文章提出了系列政策建议,以期为中国能源体系的定价改革提供重要参考.
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  基于高维混频D-Vine Copula的投资组合决策

  王未卿, 李雨晴, 汪刘凯, 李梦婷, 付泽益

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 376-397. https://doi.org/10.12341/jssms23910

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  考虑到大数据背景下混频数据信息对于高维资产投资组合的影响,文章在Vine Copula框架下引入混频信息,将混频数据采样模型MIDAS代入高维D-Vine Copula中,提出基于高维混频D-Vine Copula的CVaR组合投资决策模型,从而同时应对Copula框架下投资组合决策中“维数灾难”与“混频数据信息利用不充分”的挑战.首先,基于高维混频D-VineCopula模型估计资产多元条件联合分布;其次,根据已估计的联合分布,模拟资产收益变动规律;最后,通过最小化CVaR得到资产组合的最优投资权重,从而建立最小CVaR组合投资决策模型并给出求解方案.文章选取中国新能源市场7支股票进行实证研究,结果表明:文章所提出的模型能够充分揭示与模拟金融资产收益变动规律,获得更低的投资风险.
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  碳交易政策下绿色平台供应链系统优化策略研究

  韩小雅, 杨鑫源, 张会臣

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 398-412. https://doi.org/10.12341/jssms23390

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  在碳限额与交易政策下, 文章考虑消费者环保意识的影响, 构建企业和电商平台之间的Stackelberg博弈模型. 企业选择转销或代销模式进入平台, 电商平台通过制定绿色营销努力带动绿色消费, 绿色市场促进企业减排. 文章研究企业在转销、代销下的动态定价和绿色水平决策, 并分析不同销售模式下供应链的经济和环境效益. 结果表明: 在一定条件下, 消费者环保意识和社交效应对企业效益发挥积极作用; 碳交易价格过高反而会抑制供应链的减碳率和环境效益; 佣金率的水平影响企业营销模式选择, 佣金率较低时代销模式最优, 佣金率较高时成本分担合同可以实现企业在经济和环境上的双赢局面.
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  模糊环境下基于一致性的供应商韧性决策优化模型研究

  王韧, 王嘉睿, 陈明

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 413-432. https://doi.org/10.12341/jssms240039

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  突发事件频发与当前复杂国际环境的多变凸显了供应商韧性能力评价在提升产业链供应链安全稳定水平中的重要作用.鉴于此, 文章以区间直觉模糊信息环境下的供应商韧性评价问题为研究对象,提出了考虑决策者风险偏好的一致性准则权重和专家权重确定方法. 首先,根据实际评估值与赋予准则或专家权重后的评估值之间的最大偏差构建非一致性指标,继而通过最小化指标建立Min-Max准则权重优化模型和专家权重优化模型;同时, 在模型中引入了风险偏好系数处理行业异质性导致的风险偏好差别;并将专家分类结果引入专家权重优化模型, 以刻画同类专家之间的关联;设计了改进的三项共轭梯度算法对权重优化模型进行求解; 最后,通过供应商韧性能力评价的算例验证了方法的合理性和有效性,对企业管理实践和群决策理论中权重确定方法起到了一定的补充作用.
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  考虑专家社会影响力与信任演化的社会网络群体共识决策方法

  刘伟, 王应明

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 433-455. https://doi.org/10.12341/jssms23709

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  在社会网络环境下的群体决策中,专家在群体中的权重和专家间的信任关系是影响共识达成的关键因素,但在许多研究中信任关系是不变的且专家权重仅由信任关系确定,因此创新地提出一种考虑专家社会影响力与信任演化的群体共识决策方法,有效促进群体共识的达成. 首先,使用信任传播与聚合方法将不完整的社会信任矩阵转化为完整的社会信任矩阵,随后, 根据专家的加性偏好关系和社会信任矩阵获得专家的社会影响力,进而, 得出专家权重. 然后,以各专家的最优方案是否得到采纳以及专家方案排序向量与群体方案排序向量间的差异为依据建立信任演化模型,并根据信任演化模型提出考虑信任演化的共识达成过程.再通过仿真模拟的方法求出社会影响力中各指标的权重系数,并对提出的共识达成方法进行可行性验证, 论证所提模型的合理性与有效性.最后, 通过一个算例以呈现文章方法的详细求解过程,进一步论证模型的可行性与有效性.
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  基于文本分析和机器学习的汽车上市公司信用风险识别研究

  陈友余, 赵嘉仪, 邓骞杰, 刘纯霞

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 456-469. https://doi.org/10.12341/jssms23694

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  企业信用风险事件已深刻影响到企业、行业与市场的健康运行. 为更全面反映企业信用风险特性，在传统信用风险指标体系的基础上, 引入由管理层语调和语调操纵组成的文本披露指标, 并选取机器学习方法, 对企业信用风险进行识别. 研究发现: 1) 将管理层语调和语调操纵纳入企业信用风险指标体系, 均能提升信用风险识别准确率, 且两者同时加入时对应的信用风险识别准确率最高; 2) 文本信息具备信息增量与信息操纵功能, 引入语调操纵能更客观地反映中国真实情境; 3) 通过对现有信用风险识别模型进行优化, 发现基于AdaBoost算法、随机森林和支持向量机的组合模型的预测能力最强, 能显著提升信用风险识别能力, 能为小样本下机器学习方法的应用提供方法指引. 该研究能为企业信用风险识别指标体系设计和信用风险识别方法优化提供经验证据和决策支持.
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  偏好融合的旅游群组景点推荐: 基于深度学习的框架模型

  朱志国, 孙怡, 王谢宁, 万校基

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 470-484. https://doi.org/10.12341/jssms23594

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  随着“马蜂窝”等社交媒体的广泛兴起,更多的游客从传统标准的“跟团游”转向灵活自由的“结伴游”.不同于传统的用户个性化推荐, 为类似的旅游群组精准推荐景点时,如何更好融合众多成员的异质旅游偏好,已成为当前旅游行业中具有重要实践价值的热点研究问题. 为此,文章首先采用局部异常点检测方法识别兴趣差异较大的离群用户,初步进行旅游群组的聚类. 接下来, 基于先进的深度学习方法,提出神经协同旅游群组推荐模型ANC-TGR.该模型通过巧妙设计的“项目级”和“用户级”两层注意力神经网络,准确聚合群组的共同旅游偏好,并进一步输入至一个神经协同过滤推荐框架中,捕捉群组与项目间的高阶交互关系. 最终,为旅游群组进行Top-$N$的景点推荐服务. 实验结果证实,提出的模型ANC-TGR由于进一步优化融合旅游群组的偏好表示,与最优的基准模型相比,在Mafengwo(有群组)和Foursquare(无群组)两个数据集中,在HR@10和NDCG@10指标上, 分别提升了10.45%和10.48%,以及10.07%和10.87%.文章为提高旅游群组的景点推荐准确性和出行满意度提供了技术方法支持.
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  阈值调控可变服务率的平行顾客重试排队系统均衡研究

  刘昕蕾, 徐秀丽

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 485-501. https://doi.org/10.12341/jssms23422

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  文章针对带有$N$策略的两类平行顾客的M/M/1重试排队系统进行均衡分析.在该排队系统中, 两类顾客平行进入系统, 并服从不同参数的负指数分布.当顾客进入系统时, 若观察到服务台为空, 将立刻开始服务;若观察到服务台处于服务状态, 则进入重试空间等待重试.系统开始服务需要一定的条件:重试空间中“等待顾客”的数目需达到一定阈值$N$. 此外,视“等待顾客”的数量, 服务台的服务速率会相应变化. 在完全可见情形下,基于“收益-成本”理论提出效益函数并对两类平行顾客的行为以及社会收益进行分析.最后,运用数值计算直观地表示出系统参数对顾客行为策略以及平均社会收益的影响.
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  基于休假中断和同步工作休假排队的P2P网络性能分析

  张博宇, 马占友, 任婕, 姜子姝

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 502-512. https://doi.org/10.12341/jssms23463

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  文章为了应对Peer-to-Peer(P2P)共享网络中普遍存在的流量拥塞问题,利用排队论理论对其进行建模分析. 文章引入了休假中断这一策略,当系统中请求节点数超过阈值时, 中断休假, 以减少系统拥塞.并且文章考虑到P2P网络易遭受恶意节点攻击的问题,建立了带启动期、关闭期、同步多重工作休假、休假中断、负顾客的M/M/$c$的排队模型,采用拟生灭过程和矩阵几何解方法, 得到了系统的稳态分布等性能指标.最后, 通过数值实验分析了系统参数对性能指标的影响,并对系统的个人及社会收益进行了分析. 该研究为提高P2P网络性能,解决流量拥塞问题提供理论依据.
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  合作与竞争模式下延时敏感患者转诊策略与医院决策行为研究

  孙微, 张凯婷, 李世勇

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 513-529. https://doi.org/10.12341/jssms240025

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  针对医疗资源供需不匹配情形下的分级诊疗体系, 提出两种模式:三级医院与政府办管型社区医院组成的合作模式及三级医院与市场办管型社区医院组成的竞争模式.通过构建三阶段Stackelberg排队博弈模型,分析延时敏感患者、社区医院、三级医院间的动态决策过程,进而给出患者转诊率、社区医院服务能力规划、三级医院下转患者率或定价策略.研究发现, 合作模式下, 如果三级医院重视患者等待时间,并积极转诊轻症患者, 其效益反而会增加; 竞争模式下,患者转诊率、社区医院服务能力、三级医院利润均更高,即适当的竞争可以促进各方寻求更优策略. 数值结果表明,当三级医院患者数较多时, 竞争模式下总患者等待时间更小,当社区医院患者数较多时, 合作模式更优.
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  原油市场与金融市场间风险溢出效应: 基于原油的金融属性

  王真真, 黄哲豪, 董浩

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 530-553. https://doi.org/10.12341/jssms23929

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  原油的金融属性在测度原油市场风险及其与金融市场的风险溢出效应中具有重要作用.文章首先使用VMD-LZ的方法,分解并重构得到原油市场价格和风险中的金融属性成分. 进一步,文章使用MVMQ-CAViaR方法度量原油市场与金融市场在不同收益趋势和是否考虑原油金融属性等情况下的静态风险溢出.最后,文章采用DY溢出指数测算原油市场与金融市场及其不同行业之间的动态溢出指数,并分析其网络特征. 研究表明,考虑原油的金融属性后可以更好地把握原油市场风险在高低频的演化特征.进一步研究原油市场与金融市场的风险溢出效应,发现金融市场风险降低原油市场价格的波动,而原油市场风险起到促进金融市场风险的作用. 此外,收益趋势、风险趋势和金融属性对原油市场的风险溢出效应具有显著影响.
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  基于Greenberg-Pierskalla次微分的拟凸规划的KKT类最优性条件

  邱丽霞, 方东辉, 王俊颖

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 554-562. https://doi.org/10.12341/jssms23895

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  考虑目标函数和约束函数都是上半连续拟凸函数的拟凸优化问题,引入较文献(Suzuki, 2021)弱的约束规范条件,刻画了该问题基于Greenberg-Pierskalla次微分的KKT类最优性条件,改进了前人的相关结论.
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  基于控制在线错误发现率的异常检测方法

  张熠凡, 任好洁

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 563-586. https://doi.org/10.12341/jssms23657

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  异常检测问题是一个长期受到关注的话题,具有广泛的应用价值和研究意义.处理异常检测问题的机器学习算法有很多,但它们对于检测结果的错误发现的程度没有明确的统计学意义上的保证.文章以在线多重假设检验问题的角度去研究,提出了可控制在线错误发现率且不依赖模型和分布假设的基于共形推断的异常检测方法,该方法可以内嵌不同的异常检测的机器学习算法和在线多重假设检验算法,是实现异常检测的一般化方法框架.最后通过模拟数据实验验证文章方法的有效性,并将其应用于服务器数据集,实现异常点检测.
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  基于G-Loss的在线支持向量回归算法

  李晓颖, 单娴, 张哲硕, 尤金宇, 谢宇

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 587-602. https://doi.org/10.12341/jssms23745

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  支持向量回归(SVR)模型的耐噪性问题一直是当前回归领域的流行研究方向之一.文章构建了一种稳健的损失函数(即G-Loss),并提出了一种基于核回归的在线SVR 算法(OGSVR) 以处理含噪数据. G-Loss通过分区域设置惩罚权重, 同时引入$\varepsilon$不敏感带解决模型的稀疏性问题. 为解决动态数据流回归问题,文章构建了在线SVR 算法, 并采用随机梯度下降算法进行求解.在合成数据集, UCI 基准数据集和真实数据集上的多项实验表明, OGSVR算法与在线$\varepsilon$-SVR、 在线LS-SVR 和在线Canal-SVR算法相比在不同噪声水平的数据集上获得了良好的表现, 在多数情况下,可以在较短的运行时间内获得较高的预测精度.
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  缺失数据下高维半参数变系数测量误差模型的惩罚经验似然

  何帮强, 王龙

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 603-612. https://doi.org/10.12341/jssms23437

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  文章研究在响应变量缺失下高维半参数变系数测量误差模型的参数估计与变量选择问题.首先, 基于逆概率加权方法分别构造了纠偏参数部分和非参数部分的估计,在适当的条件下证明纠偏的非参数估计具有渐近正态性. 然后,构造了纠偏参数部分的经验对数似然比统计量, 同时建议惩罚经验似然(PEL)进行变量选择, 在适当的条件下证明了所提出的惩罚经验估计具有Oracle特征且在零假设下服从渐近卡方分布. Monte Carlo模拟研究表明,建议的估计在有限样本表现较好, 最后给出一个实例研究.
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  融合面板计数数据下相依区间删失数据的参数估计

  王淑影, 汪童, 黄鹤

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 613-629. https://doi.org/10.12341/jssms23610

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  区间删失数据和面板计数数据是生存分析中常见的两类不完整数据.文章考虑两类数据的联合建模分析,同时纳入了带有信息的观测过程.引入两个脆弱项来刻画失效时间、计数过程和观测过程的相关性,并对三者进行联合建模研究,利用两步估计法实现所建模型的参数估计.然后进行数值模拟,模拟结果表明所提出的方法表现良好.最后将所提出的方法应用于同种异体心脏移植血管病变研究的真实数据.
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  基于广义Hukuhara差的区间数回归模型及参数估计

  王启明, 王清涵, 周亮

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 630-638. https://doi.org/10.12341/jssms240033

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  区间值数据比点值数据包含更多的信息,已成为复杂大数据背景下应用研究的热点.现有的区间数回归模型大多基于代表元素框架或者传统区间数减法构建,但代表元素框架模型未把区间整体参加运算易丢失区间信息,传统区间数减法存在区间数运算结果不合理现象. 为解决上述问题,文章提出区间数广义Hukuhara(gH)差的框架下$p$维区间数线性回归模型,在保证区间运算结果合理的基础上, 基于支撑函数构建回归残差评估方法,推导了模型的最小二乘估计,并讨论了一维情况下回归参数的形态、特点、性质.最后利用蒙特卡罗模拟验证了新方法的有效性和精度.
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  Bilal分布中参数的修正极大似然估计及其抽样性质

  汪寒, 陈望学

  系统科学与数学. 2025, 45(2): 639-650. https://doi.org/10.12341/jssms23681

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  Bilal分布作为寿命模型, 在生存分析中起着重要作用.文章分别在简单随机抽样(SRS)和排序集抽样(RSS)下研究了Bilal分布中参数$\theta$的修正极大似然估计(MLE),获得了该修正MLE的有限样本性质和大样本性质. 数值结果表明,同等样本容量下的RSS修正MLE比SRS修正MLE有效.数值模拟也显示同种抽样下MLE 的均方误差和修正MLE的方差是非常接近的,但具有显性解的修正MLE在实际中使用更方便.