在地方政府隐性债务风险持续积聚,区域信用联动日益强化的背景下,系统揭示中国城投债市场的风险传导机制,对于防范系统性金融风险具有重要现实意义.本文基于2015-2024年各省城投债信用利差数据构建风险传染网络,系统识别省际风险传导的方向与路径,并基于TVP-VAR-SV模型分析宏观变量对风险传染方向和强度的时变影响.研究表明:多重网络框架较传统单一网络方法更能有效识别隐性传导路径与风险中枢;风险扩散呈现明显的区域异质性与财政分层特征;宏观经济波动对风险传染强度具有较强的时变影响.本研究在方法上突破了单一网络分析的局限,为城投债风险提供了新的识别工具,并为风险识别机制与差异化区域风险监管提供了科学依据.

随着数字技术的迅速发展,数字经济与数字国防的深度融合成为国家战略能力提升的关键路径.基于系统科学和协同理论,构建包含基础共用机理,体制兼容机理,双向转化机理,协同创新机理和整体联动机理的多层次理论分析框架,并运用层次分析法量化评估各机理的权重及相互作用关系.结果表明,整体联动机理在数字经济与数字国防协同发展准则层中的权重最高,而协同创新机理和双向转化机理的权重比较接近,且科技开放合作创新在指标层中的权重最高.基于此,构建了数字经济与数字国防协同发展的双螺旋结构模型,并以军民科技协同创新体系为例,证实了该双螺旋结构模型的可靠性,分别明确了双螺旋结构中双链和碱基之间的相互作用关系.研究结果为数字化转型背景下优化资源配置和提升国家战略能力提供了理论依据.

针对弱连通有向图的分布式优化问题,本文研究了一种分布式优化方法.首先,通过分块拉普拉斯矩阵将原图分解为多个强连通子图,对每个强连通子图运用基于Hessian矩阵的分布式优化算法和李雅普诺夫稳定性理论证明了子图内部的收敛性.其次,引入指数衰减偏差项,以调整权重不均衡的弱连通图跨子图连接部分的Lyapunov函数,分析跨子图的收敛性,进而证明整个弱连通图的收敛性,最终实现全局优化目标.最后,通过引入基于周期采样的事件触发机制,降低了通信频率.此外,还给出收敛性的理论边界,并通过仿真验证了所提方法的有效性.

指数跟踪是金融经济学中的一项重要话题，旨在通过构建投资组合来复制特定市场指数（例如沪深300指数），从而获得与目标指数相近的收益。然而，由于金融数据常包含噪声与异常值，传统基于最小二乘损失的跟踪模型往往缺乏稳健性，导致跟踪误差偏高。为此，本文提出一种新型的稀疏回归模型（RoBoS-SR），由所提出的RoBoS损失函数与LASSO罚项相结合。RoBoS损失函数兼具非凸性与光滑性，能够有效抑制噪声与异常值的干扰，提升预测精度。我们推导了新模型估计量的有限样本崩溃点和影响函数，从统计角度给出了稳健性的理论保证。基于近端梯度下降思想，本文进一步设计了高效的数值求解算法。通过大量数值模拟与实证分析，对所提模型的性能进行了系统评估。实验结果显示，相较于现有模型，基于RoBoS损失的稀疏回归方法具有更强的稳健性、更高的预测精度，并在沪深300指数跟踪任务中实现了更低的跟踪误差。

利用生态系统增汇是联动节能减排共同助力碳中和目标达成的关键手段,其中碳汇开发者的交互合作是推动陆、海生态系统耦合协调进而增加碳汇产值的依托,也是这些参与者增加收益的基础,但目前陆海碳汇的研究多有割裂.对此,文章考虑随机过程的干扰,基于微分博弈理论,构建了4种决策模式下包含陆地碳汇开发者与海洋碳汇开发者的数理模型,并进行数值模拟与仿真分析.该研究的结果表明:(1)陆地与海洋碳汇开发者间更紧密的合作增加了碳汇产值的期望与方差,实际碳汇产值与收益围绕其期望上下波动.(2)由两类异质碳汇开发者中努力效果相对不佳的一方主导并分摊另一方的成本更有利于双方的联合增汇创收.(3)随机干扰下的合作碳汇产值可能有悖于其期望低于非合作,开发者应分阶段发挥陆海各自的优势,灵活开展合作并设法降低随机影响.

为提升警力资源受限条件下的巡逻覆盖效率,研究警用车辆-无人机协同巡逻路径与调度优化.构建车辆流与无人机流同步时空网络,引入弧收益量化犯罪覆盖效益,建立以最大化累计覆盖率为目标的0-1网络流型混合整数规划,考虑车辆最小巡逻时长、无人机电量与充电约束、巡逻点覆盖限制及重复巡逻收益递减.提出基于路径编码的和声搜索算法及可行性修复机制.基于实际案例多规模算例验证:小规模近似最优;中大规模在限时内较CPLEX获得更高质量解,具备稳定性与可扩展性.

针对现有云模型信息集结算子未能够考虑数据分布疏密程度的情况,定义云密度加权算术平均(cloud density weighted arithmetic averaging,CDWAA)算子和云密度加权几何平均(cloud density weighted geometric averaging,CDWGA)算子.新算子利用云模型的三个数字特征来刻画语言信息的模糊性和随机性,同时利用密度加权平均算子的密度权重来体现数据分布的疏密程度.此外,新算子具有置换不变性、幂等性、介值性和单调性等性质,在此基础上提出一种多属性决策方法.选取某粮食供应商选择问题进行算例分析,研究表明,该方法不仅能够充分考虑语言信息的模糊性和随机性,还能够较好体现数据分布的疏密程度.

随着中国生产成本的不断攀升,部分电动汽车制造商开始在成本更低的东南亚地区开发电池供应商,这涉及成本不确定性和信息不对称.基于此,结合电动汽车行业电池的回收特点,考虑一个开发电池供应商博弈,并研究关键参数对电动汽车制造商开发电池供应商决策的影响.研究表明:(1)电动汽车制造商是否开发电池供应商主要取决于市场规模、电池回收率差异以及电池回收效益.(2)降低东南亚地区成本不确定性或提高其信号精度不一定能够吸引电动汽车制造商开发电池供应商.(3)中国生产成本的增加可能导致仅一家电动汽车制造商在东南亚开发电池供应商.

救灾物资是保障灾民基本生存需求, 支撑灾后重建的核心基础, 其筹集与运输效率直接影响灾害应对成效.本文以灾后物资响应为背景, 构建了包含政府, 企业, 灾民的三方微分博弈模型, 分析了延迟效应对政企协作模式的影响.通过设计无补贴分散式, 有补贴分散式与集中式三种决策模式, 分别求解了三方最优努力水平与系统均衡状态.结果表明:1)物资筹集阶段的延迟需要政企付出更多努力, 而努力的延迟转化容易造成物资的过度积累和浪费;2)补贴和集中式决策都有利于改善救援效果.政府补贴可以激励企业增加投入, 但需要动态调整补贴比例平衡成本与效益:集中式决策具备“高努力-高效益”的特点并实现了投入与分配的分离, 但对政企物资筹集速度要求更高;3)在任何模式下, 供需不匹配和灾民不信任都会降低三方的努力水平, 在集中式决策下更加明显.研究成果可为动态补贴政策制定, 企业运力优化及灾民自救互助提供依据, 助力韧性救灾供应链体系构建.

突发公共卫生事件对中国经济、社会稳定和人民生命安全产生了严重影响,对应急供应链系统形成了巨大考验.基于社会认知理论,引入舆情演化机制,运用WSR-DEMATEL法识别应急医疗物资供应链关键能力要素；进一步分析疫情防控与物资供给的动态关联,构建应急医疗物资供应链动力学模型；最后,结合武汉疫情背景,对政府处理危机力度、动员征集时间、应急政策时间、医疗物资超常生产调节时间及官方新闻透明度等参数进行敏感性分析,找寻提升供应链能力的关键优化路径.结果表明：在疫情防控前期,应急供给主要依靠社会医疗物资动员征集,需要将政府处理危机力度控制在合理范围,避免舆情激增或关注度不足所造成的物资征集量短缺；提升官方新闻透明度可稳定公众关注度、优化社会医疗物资征集效率.从长期看,增强政府处理危机力度、缩短应急政策时间和医疗物资超常生产调节时间,都将有助于提升需求满足率；发挥系统联动机制,提升统筹协调能力,是保障医疗物资供应与优化疫情控制的关键之匙.

突发事件的频发对人类生命健康构成了严重威胁，此类事件往往在短期内会引发社会对药品需求的膨胀，导致供给严重短缺与价格剧烈波动。尽管各级政府通过应急投放、价格管制的举措加强干预，但在突发事件冲击下，药品供应的可及性与市场价格的稳定性仍面临严峻挑战。为此，本研究旨在通过构建突发事件不发生和突发事件发生的市场博弈模型，分析需求膨胀下政府的药品应急投放策略，深入探究药品应急投放和政府限价政策在稳定市场、保障供给方面的作用，及其对药品价格和企业利润的影响。研究发现：不管限价是否有约束，应急保供商均不会高价投放药品，但限价约束会让药品供应商从“提价逐利”转变为“增量保利”；政府限价措施对突发事件下的药品价格起到管制作用，且药品应急投放有助于实现市场“稳价增量”；政府选择市场规模较大的应急保供商进行药品投放，有利于抑制药品供应商价格上涨；药品应急投放能够改善消费者剩余和社会福利，但政府限价过低会削弱社会福利的改善效果。最后，从实现市场“稳价保供”角度，提出了强化政企协同、应急投放与合理限价相结合的药品应急供应策略建议，这对于优化政府应急资源配置、提升突发事件应对效能具有关键作用，并对完善应急管理体系具有重要的实践价值。

随着新能源汽车产业的快速发展, 消费者采纳行为已成为影响纯电动汽车市场扩散的重要因素.本文从微观消费者偏好与宏观政策环境出发, 系统分析了销售量、保有量、全生命周期成本及整车综合性能等关键变量.基于行业数据的收集与统计, 构建预测模型对未来市场发展进行科学预测, 并通过与传统燃油车的对比分析, 识别出制约采纳意愿的主要比例因子.进一步引入模糊逻辑控制模型, 设定相应的控制规则与隶属度函数, 对纯电动汽车的消费者采纳意愿进行动态模拟.仿真结果显示, 随着纯电动汽车销量与保有量的持续增长, 全生命周期成本显著下降趋势, 整车综合性能不断提升, 消费者采纳意愿亦稳步上升, 预计从2011年的0.11增长至2031年的0.85.结合既有研究成果以及行业发展趋势对仿真结果进行验证后, 本文提出相应政策建议, 以期为促进纯电动汽车市场的健康发展与综合性能提升提供理论支持与实践参考.

本文提出一类误差自相关的空间变系数自回归模型.该模型在空间变系数框架下, 同时引入响应变量的空间相关性与误差项的空间相关性, 共同刻画了空间数据的异质性与依赖性, 从而更全面地反映空间数据的复杂特征.为克服模型的内生性问题, 融合局部线性估计、广义矩估计(GMM)和截面最小二乘估计方法, 提出一种有效的三阶段估计方法并推导了估计量的渐近性质.蒙特卡洛模拟结果表明, 在有限样本下所研究模型的估计方法具有良好的有效性.基于波士顿房价数据的实证分析进一步表明, 该模型显著提升了对空间经济现象的解释力.

在实际应用中, 高维数据常伴随抽样噪声, 异常值与类别不平衡问题, 这给支持向量分类模型等机器学习算法带来了严峻挑战.模糊支持向量机(FSVM)虽在异常值抑制与类别不平衡处理方面展现出一定潜力, 但仍存在较大改进空间:1) FSVM无法有效降低抽样噪声引发的偏差;2) FSVM对冗余特征高度敏感.为解决上述问题, 本文提出一种基于亲和度与变换类概率的模糊稀疏几何孪生支持向量机(ATFSGTSVM).该模型通过最小二乘单类支持向量机度量样本的类内亲和度, 并调整不平衡数据的权重分配, 以降低异常值, 噪声及类别不平衡对分类性能的干扰, 同时引入$l_0$范数惩罚项, 实现特征选择和冗余特征剔除.由于$l_0$范数惩罚具有非凸性, 非光滑性与非连续性, 其对应的优化问题难以直接求解.受近期提出的可变排序活动集算法启发, 本文提出了ATF-VSAS算法以高效求解该问题.实验结果表明, 相较于最新模型, ATFSGTSVM在含噪声与异常值的高维不平衡数据场景中表现最优.

特征选择是数据挖掘建模过程中的重要一环, 可是当数据中存在着类别不均衡问题时, 现有的特征选择方法多侧重于保留有利于多数类样本分类的特征, 从而导致少数类样本的分类效果不佳.然而, 在医疗健康、金融等领域, 少数类样本往往占据着更加重要的地位.为此, 本文设计了一种结合灰狼优化算法的多阶段特征选择方法–MFS-GWO (Multi-stage Feature Selection combining Grey Wolf Optimization).一方面, MFS-GWO融合了Filter和Wrapper技术, 有效缩减了特征组合优化时解空间的大小;另一方面, MFS-GWO在适应度函数中加强了对少数类样本错分的惩罚, 从而解决了类别不均衡导致的少数类样本特征丢失的问题.通过在一系列不均衡数据集上进行实验, 结果显示MFS-GWO方法能够有效减少数据中的冗余特征, 并且利用所选特征能够提高模型对少数类样本的识别能力.

本文针对有向图下一阶与二阶多智能体系统的簇一致性问题进行研究.在传统多一致研究中, 系统被分成多个簇, 同一簇内的节点收敛于相同的稳态值, 但在非生成树结构下, 智能体间的耦合强度(边权重)不同导致簇的划分结果不唯一.为突破边权重的限制, 本文提出与耦合强度无关的拓扑簇概念, 该簇划分仅由系统交互拓扑决定, 不依赖耦合权重即可实现簇内状态一致.首先, 针对一阶符号网络, 借助结构平衡理论对节点进行初始簇划分, 并利用规范变换将原系统等价转化为全正边权的一阶系统模型.在此基础上, 系统刻画拓扑簇的拓扑结构特征, 分析符号网络拓扑下随时间演化的动态规律, 并将所得结论反向映射至符号网络中, 得到了一组节点形成拓扑簇的充要条件.其次, 将拓扑簇的分析框架拓展至二阶系统, 推导相应拓扑簇的形成条件.最后, 数值仿真验证了一阶符号网络与二阶系统仅由系统交互拓扑决定的多一致性.

随着人口老龄化加剧, 失能老人护理问题日益突出.长期护理保险作为应对该问题的核心经济手段, 其精确定价机制亟待突破.本研究针对传统研究中状态转移概率估计依赖Logistic回归等线性模型的局限性, 创新性地构建了融合可解释集成学习与非齐次马尔可夫链的复合建模框架.首先，依据2021年国家医保局文件与CLHLS数据构建了综合多维度能力的四状态健康转移模型.随后, 通过对比五种单层集成学习器性能并引入Stacking双层堆叠策略，显著提升了状态预测精度，并利用SHAP可解释性分析量化关键特征影响.最后, 将预测的转移概率矩阵嵌入非齐次马尔可夫链精算模型进行费率厘定.研究表明, 该方法能更精确捕捉失能风险与动态护理需求, 为长护险产品设计提供了可解释的决策依据.

本文旨在研究一类求解强凸优化问题的带有Hessian阻尼的原始对偶动力系统.首先, 建立该系统全局强解的存在唯一性定理.随后, 利用Lyapunov分析方法, 证明原始对偶间隙, 目标函数残差和约束违反度的指数收敛速率以及系统生成的原始解轨道的强收敛性.数值实验结果表明, 该动力系统具有快速收敛速率并可以有效减少振荡现象.

中国面临着节能减排和结构转型的艰巨任务,研究重污染企业数字化转型的驱动因素具有重要意义.本文从策略型数字化转型（以下简称“策略转型”）和实质型数字化转型（以下简称“实质转型”）的综合视角出发,基于2011-2021年中国A股上市高污染企业的面板数据样本,在准确测度企业数字化转型指数的基础上,从资源挤占和创新倒逼视角出发,环境保护税对企业数字化转型的影响机制予以了理论和实证分析.研究发现:首先,环境保护税推动了企业的数字化转型,且这种转型效应主要表现为策略转型而非实质转型,即环境保护税企业策略转型的“创新倒逼”效应大于对实质转型的“资源挤占”效应.其次,环保税主要通过外部压力(媒体关注监督加强)和内部驱动(高管创新意识提升)促进企业策略转型,而通过资金挤占(数字投资挤占)和财务困境(融资约束加剧)抑制企业实质转型.最后,对金融发展水平较高地区,资本技术密集型行业和较大规模的企业,环境保护税对企业数字化转型的影响程度更强.本文为学界理解环境规制对企业数字化转型的综合影响提供了新的理论视角,从而有助于推动绿色低碳发展和企业数字化转型的深度融合.

本文研究包含灾难到达和部分可移除的两类顾客排队系统的均衡分析。在该系统中，两类顾客按指数分布到达.当灾难发生时, 只有队列前部的顾客保留接受服务, 其余顾客立即离开.剩余顾客的服务率可进行调整.系统完成对这些顾客的服务后, 将进入维护状态, 其修复时间服从给定参数的指数分布.基于收益-成本理论, 我们引入收益函数并对顾客进行均衡分析.此外, 在社会福利分析中, 同时考虑了投资和建设成本, 由此构建了优化问题以确定综合最优策略.我们发现社会福利并不总是随灾难后保留顾客数量的增加而提高.管理者可以权衡建设成本与潜在收益, 并根据自身存储能力谨慎储备应急资源.最后, 通过数值算例直观展示了各系统参数变化对顾客行为策略和社会综合效益的影响.

为给舆情治理提供科学依据与策略支持, 针对网络竞争信息传播动态及影响因素问题展开研究.结合信息生态位重叠理论与网络推送机制, 构建SH2I3R竞争信息传播模型, 采用微观马尔可夫链方法进行理论分析, 研究网络中竞争信息的传播动态.随后, 结合真实数据进行拟合以验证模型的有效性, 并在$WS$小世界网络和$BA$无标度网络上进行数值模拟, 研究信息传播的内在规律, 剖析关键因素对传播的影响规律.实验结果表明, 信息传播率与可信率是构建传播优势的核心, 网络拓扑结构, 发布及时性及源节点选择对传播效果具有显著调控作用.最后, 结合实验结论分别提供舆情管控策略以及效能优化策略, 可为政府及相关管理部门优化舆情管控方案, 信息发布方提升传播效果提供兼具理论深度与实践价值的参考依据.

电商平台履行企业社会责任(CSR)已成为践行可持续运营战略中不可或缺的一部分, 为整个电商生态乃至更广泛的经济社会可持续发展注入强劲动力。同时, 电商平台不仅作为连接商家与消费者的关键桥梁, 还承担着解决制造企业融资难的重要角色.鉴于此, 本文构建了由资金约束的制造商和电商平台组成的供应链, 重点考虑两种融资模式(银行融资和平台融资), 分别探讨电商平台不承担CSR (基准情形)和承担CSR情形下的供应链定价决策以及制造商融资策略.研究发现:在电商平台不承担CSR的情形下, 若银行贷款利率与平台贷款利率满足一定的条件时, 制造商选择平台融资模式可实现其与电商平台、消费者和社会的“四方共赢”.在电商平台承担CSR的情形下, 当其承担CSR的程度较低时, 平台融资模式下的零售价格较低, 消费者剩余和社会福利较高, 反之, 银行融资模式下的零售价格较低, 消费者剩余和社会福利较高;若两种融资模式的贷款利率满足一定的条件, 且电商平台承担CSR程度较低时, 制造商、电商平台、消费者和社会在平台融资模式下可实现“四方共赢”.最后, 比较两种CSR情形下的供应链均衡结果发现, 在平台融资(或银行融资)模式下, 电商平台承担CSR对供应链成员、消费者和社会都是有利的.

海上重大溢油事故频发，给生态环境和社会经济造成严重损害.现有的溢油应急资源调度方法难以适应油膜时空演化导致的动态需求以及多阶段目标冲突的复杂场景.为解决上述问题，本文首先构建了耦合溢油扩散、漂移、蒸发和乳化效应的动态需求模型，以还原真实的作业环境.在此基础上，提出了一种改进Soft Actor-Critic算法（ISAC），核心在于引入动态权重调整机制，通过实时感知环境状态自适应调节生态损失、应急成本和响应效率的优化权重，实现调度策略在不同响应阶段的动态平衡，从而提升调度策略的自适应性与鲁棒性.实验以渤海典型溢油事故为背景进行仿真验证，结果表明，本文方法在生态环境保护、成本控制及响应效率方面表现显著优于传统方法，在复杂动态环境下展现出良好的泛化能力与策略稳定性.研究成果对提升海洋溢油事故应急管理决策水平、减少污染损失具有重要的理论意义与实践价值.

财经类谣言因专业术语壁垒和信息不对称带来的神秘性, 叠加自媒体时代信息的暴增和生成式人工智能对虚假信息生成门槛的降低, 其危害性和治理难度越来越不容忽视, 威胁社会稳定的同时, 还是金融市场稳定与公众财富安全的潜在隐患.探究财经类辟谣信息的传播特点并分析相关辟谣效果的影响因素, 有助于为财经类谣言的治理提供决策依据.对此, 本研究首先基于微博平台2019-2024年间的453起财经辟谣事件, 运用文本分析与网络分析方法发现, 企业运营、人事劳资类事件因涉经济利益, 传播热度高且消极情感占比突出.此外, 企业始终是财经类谣言和辟谣信息中的代表性议题, 辟谣信息传播呈现出从单点爆发为主到议题交叉明显的演化趋势.随后, 结合财经类谣言特点, 本研究构建财经类谣言辟谣效果影响指标体系, 通过模糊集定性比较分析(fsQCA)研究辟谣效果的影响因素发现, 涉事主体进行辟谣、快速响应、高媒体参与度是辟谣核心条件, 且不同类型事件的辟谣关键要素存在差异.最后, 基于上述研究结果, 本研究尝试提出针对性辟谣建议, 以期为监管部门分场景精准干预提供理论支撑, 助力良好金融信息环境的形成.

针对微分博弈问题的数值求解, 近期Campana和Borzì构造了一类基于庞特里亚金极大值原理的序列二次哈密顿方法, 并证明了该优化算法在连续时间情形下的收敛性.然而, 该优化方法在离散时间情形下的收敛性质尚未被探讨.本文结合欧拉时间离散格式和序列二次哈密顿方法, 构造了一类数值求解微分博弈问题的优化算法, 并证明了其收敛性.数值实验验证了所构造算法的有效性与收敛性.

本文探讨了在面板数据分析中, 缺失变量所导致的缺失效应.本文为具有不平衡观测的面板数据开发了一个具有组结构截距的面板数据模型, 该模型能够考虑遗漏的变量效应, 特别是对于个体特定的遗漏变量.实证研究显示, 所提出的模型比考虑遗漏变量的现有模型更有效, 因为新的模型可以解释任何类型的缺失变量的缺失效应.最后, 本文将该方法应用于某省肺炎治疗花费数据中.同时, 本文还提供了不同情景下的肺炎花费预测值, 可以为人们提供一些有价值的参考.遗漏变量问题常见于诸多实际应用领域, 一般源于这类变量或因数据收集时没有考虑, 或因不可观测而被排除于模型之外.本文针对非平衡观测的面板数据, 提出了一种带组结构截距的面板数据交互效应模型, 该模型能够有效捕捉遗漏变量的影响, 尤其是个体特异性遗漏变量.而传统的交互效应的面板模型在此情况下往往失效.实证研究表明, 新模型可涵盖任意类型遗漏变量所导致的缺失效应, 在处理遗漏变量问题上性能优于现有模型.最后, 我们将该方法应用于肺炎医疗成本数据分析.与常规回归模型相比, 所提出的模型仅增加一个参数, 即可使R方得到显著提升.同时, 本文还给出了不同情景下肺炎总成本的预测值, 为相关领域人员评估肺炎总费用提供了有益参考.

本文采用建模分析方法研究跨国专利授权合同选择及其影响问题, 分别建立了三种形式授权合同下的讨价还价博弈模型, 其中外国企业与本国企业先通过讨价还价确定授权合同, 再展开Stackelberg产量竞争.研究发现:外国企业与本国企业均不应选择固定收费合同, 而是根据议价能力与市场竞争程度来选择特许权收费合同或者双重收费合同;不管选择哪种形式授权合同, 高关税会促使外国产品销售价格提高, 这在一定程度上能起到保护本国企业的目的;如果关税税率足够低, 或者关税税率较高但产品差异化程度较高, 那么外国企业向本国企业进行专利授权有利可图.此外, 跨国专利授权可以带来社会福利效应, 其中特许权收费合同有可能同时实现企业利润与社会福利最大化的目的.

在“双碳”目标和节能家电以旧换新政策的推动下，揭示消费者对节能家电的情感偏好对提升产品市场渗透率至关重要。区别于依赖问卷调查的传统研究，本文基于京东平台一级能效空调、冰箱和电视机的在线评论数据，构建节能家电领域情感词典，提出一种融合改进情感分析与主题建模的自然语言处理框架。通过构建领域情感词典与优化分词策略，提升了SnowNLP模型在节能家电评论中的情感预测准确率至94.27%。运用LDA主题模型提取用户关注主题，并实现情感与主题的交叉分析。结果表明，产品性能（制冷/保鲜/画质）、外观设计和性价比是驱动好评的主要因素，而“最后一公里”的安装服务及售后响应不及时是负面情感的主要来源，品牌信赖度感知亦易引发心理落差。跨品类对比揭示了用户偏好的异质性，空调用户更关注品牌与噪音，冰箱用户重视空间与静音，电视用户则聚焦画质与流畅度。本文构建的情感–主题融合分析框架可为企业基于用户反馈的产品优化与服务管理提供数据支持与决策依据。基于此，本文从提升性价比、完善安装及售后流程、强化品牌兑现度与服务透明度等方面提出改进建议。

在双重环境规制下考虑主体绿色偏好差异是解决企业绿色创新动力匮乏与方向偏差难题的有效途径，对推动产业绿色转型与实现经济高质量发展具有重要意义。本文基于主体有限理性构建了金融机构、企业以及政府三方演化博弈模型，借助数值仿真技术分析了各主体在不同绿色偏好水平下，正式与非正式环境规制的协同效应对企业绿色创新的影响路径。研究发现：在无环境规制情形下，仅绿色偏好较大的企业会选择绿色创新，此时金融机构是否执行绿色金融政策不会影响企业选择。在弱双重环境规制情形下，绿色偏好较高的金融机构会促使绿色偏好较低的企业最终选择绿色创新。在强双重环境规制情形下，即使企业的绿色偏好极低，最终也会选择绿色创新，且随着非正式环境规制强度或正式环境规制强度的提升，企业实施绿色创新所需的绿色偏好阈值会显著降低。本研究深入阐释了双重环境规制与绿色偏好驱动企业绿色创新的微观机理，为构建中国特色的绿色创新政策体系、加快推进生态文明建设提供了重要的理论依据。

事故灾难类突发事件舆情回应过程中，政府往往面临多个目标的权衡以最大化降低风险。然而，已有研究大多仅考虑单一风险因素或目标，缺乏对多重风险相关性和综合目标权衡的深入探讨，难以为复杂的实际情境提供有效指导。为此，本文创造性的将风险相关性理论融入事故灾难类突发事件舆情回应的研究中。首先，利用5W1H分析法提出了事故灾难类突发事件中舆情风险因素识别框架，为政府相关部门系统性发现事故灾难类突发事件舆情风险提供参考；在此框架基础之上，首次将多目标优化思想融入该问题中，构建了一个考虑风险相关性的事故灾难类突发事件舆情回应多目标优化决策模型，旨在帮助政府相关部门在舆情回应过程中平衡时效度、清晰度和紧急程度三个目标，并寻找一个合理的平衡点；随后，利用NSGA-III算法对所提出的多目标优化模型进行了求解；最后，结合所提出的5W1H舆情风险因素识别框架和多目标模型，对“梅大高速坍塌”事件进行探究，以验证模型的实际应用效果。本研究不仅为政府决策部门在处理事故灾难类突发事件舆情时提供了科学的理论依据和实用工具，还为进一步完善事故灾难类突发事件应急管理体系提供了重要参考。

文献中已经证明三角形内8个点的Heilbronn数在0.067789到0.067816之间, 并确定了最优图形中各点的所在的矩形邻域, 最优图形中最多有11个三角形的面积取得最小值.本文利用小扰动分析方法, 证明最优图形中至少有8个三角形取到最小面积, 将三角形内8个点的Heilbronn分布问题转化为18个非线性规划问题, 其约束条件由若干线性不等式和双线性不等式组成, 进而用符号计算将其中的一个问题的解归结为一个7次方程在(0, 1)区间的唯一实根, 并证明其它17个问题的解不超过这个实根, 从而得到三角形内8个点的Heilbronn数的准确值, 以及最优图形中八个点的位置性质.

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种便捷且有效的群决策方法，但在实际应用中常忽略准则信息的不确定性，并面临欧氏距离失效等问题，从而影响决策结果的可靠性。鉴于此，本研究引入云模型，并利用云相似对传统TOPSIS方法进行拓展。具体而言，首先从云滴分布特征、离散程度以及外包络曲线重叠关系出发，分别定义形状相似度、距离相似度与综合相似度；其次，在考虑共识的基础上对专家进行分组并确定其权重；接着，构造准则权重优化模型，并通过拉格朗日乘数法进行求解；最后，计算备选方案与正、负理想解的综合云，并以其相似度替代欧氏距离，从而实现方案的优劣比较。实例与对比结果表明，该方法在保持稳定性和有效性的同时，能够显著提升对相近方案的区分能力，展现出较强的应用潜力。

在因果推断中, 协变量的平衡性是影响效应估计准确性的重要因素, 协变量不平衡会导致处理效应出现估计偏差.传统的倾向得分匹配方法在处理协变量不平衡时, 不仅会丢弃无法匹配的样本, 还高度依赖模型设定, 容易导致匹配不准确, 进而引发效应估计的偏差和估计不稳定的问题.在协变量分布差异较大时, 这一问题更加突出.为此, 本文提出一种基于特征迁移的处理效应估计模型(Feature Transfer-Based Treatment Effect Estimation Model, FT-TEE), 从特征表示的角度入手解决因果推断中协变量分布不平衡的问题, 进而更准确地估计处理效应.理论分析给出FT-TEE的泛化误差界, 表明通过控制处理组域和对照组域的分布差异, 可以有效提高模型的泛化性能, 确保估计的准确性.数值实验结果表明, 在协变量重度不平衡的情况下, FT-TEE模型能够显著提升效应估计的准确性;而在协变量轻度不平衡时, FT-TEE模型仍然具有一定优势, 不会对估计结果产生负面影响.最后将FT-TEE应用于实证数据研究, 进一步证实模型的有效性.

在碳捕集、利用与封存(Carbon Capture,Utilization,and Storage,CCUS)供应链中,上下游成员通过内部碳交易形成协同关系,为链内融资合作提供了现实基础.本文考虑资金受限的制造商为开展CCUS减排活动向其上游供应商融资的情形,在固有产品交易与内部碳交易并存的背景下,引入资金占用的机会成本,构建CCUS供应链融资非合作-合作两型博弈模型,并结合极大极小值原理与Shapley值求解模型均衡.研究结果表明:1)当CCUS项目的生产成本节约水平高于碳交易价格且制造商初始资本低于一定阈值时,融资合作能够改善供应链成员收益,实现供应链层面的帕累托改进;2)随着生产成本节约水平的提高,融资利率下降、碳捕集比例上升,供应链整体利润增加,但当机会成本率较高时,上述促进作用明显减弱;3)在融资合作机制下,随着碳交易价格上升,融资利率显著提高,而碳捕集比例、产量及成员利润的变化幅度较小.相较于生产成本节约,碳价上涨在该机制中对成员决策与合作稳定性的促进作用相对有限.

经济发展新动能是推动经济高质量发展的关键支撑.建设全国统一大市场, 作为构建新发展格局的一项系统性任务, 已成为影响经济发展新动能的关键制度性因素.本文在多维度构建经济发展新动能指标的基础之上, 从线性和非线性角度分析了市场一体化对经济发展新动能的宏观影响.研究结果发现:地区间市场一体化水平仍不均衡;中西部地区经济发展新动能培育不足;市场一体化的增加对提升经济发展新动能具有正向作用;经济发展新动能水平较低时市场一体化作用为负, 经济发展新动能处于较高水平时, 市场一体化对其具有正向促进作用.

针对当前粮食供应链中利益分配不均等现实问题，本文以粮食供应商、加工商及销售商构成的三级供应链体系为研究对象，通过构建Stackelberg博弈模型，系统对比了独立经营、两两合作和完全合作三种模式下的利益分配优劣。鉴于传统Shapley值法的局限性，从资源投入、风险承担、努力水平以及贡献程度四个维度出发，引入云重心法对原有方法进行改进，从而科学地确定各分配因子的校正值。算例分析表明，云重心改进模型能有效提升粮食供应链利益分配的公平性与合理性。这种更为科学的分配机制，不仅有助于保障供应链联盟的长期稳定与可持续发展，更能通过激发各参与主体的积极性，显著提升整体协同效率。

巩固拓展脱贫攻坚成果是全面推进乡村振兴工作的基石，而推动产业帮扶可持续发展是筑牢这一基石的关键。目前实践中普遍采用的“固定收益”型利益联结机制，与国家政策倡导的“入股分红”机制存在明显偏离。为此，本文以资产收益型产业帮扶为研究对象，构建地方政府、经营主体、脱贫户三方演化博弈模型，并运用数值仿真分析不同参数对三方策略演变及系统均衡的影响，以揭示现实中利益联结机制选择背后的逻辑。研究表明：（1）在脱贫户风险回避、投资环境不佳及利率水平下降的背景下，地方政府在政绩考核与投资风险之间权衡，经营主体着眼于带动脱贫户实现综合收益的目标，三方主体经过对自身净收益的全面评估后，策略演化稳定至地方政府采取严格监管措施、经营主体积极带动脱贫户实现增收、脱贫户选择“固定收益”的稳定状态；（2）足额的政策、声誉收益是促使地方政府实施严格监管的必要条件；（3）提高财政激励、降低乡村产业项目成本和风险能够显著提升经营主体的积极带动意愿；（4）经营主体额外收益越高、收益分配比例越低时，越能增强脱贫户选择入股分红机制的意愿。本文从动态演化视角揭示了政策倡导与现实偏好背离的形成机制，为理解“固定收益”型利益联结机制的普遍性提供理论解释，并为优化资产收益型产业帮扶模式提供参考。

零售商自有品牌的快速扩张与事业部独立的组织架构变革,使得自有品牌代工厂商选择成为一个重要的战略决策.基于一个制造商与一个零售商构成的供应链系统,本文通过构建两阶段博弈模型,系统对比事业部独立前后,选择品牌制造商与选择专门代工厂商的均衡策略,研究组织架构变革对自有品牌代工厂商选择的影响.研究发现:当自有品牌与品牌制造商产品间替代性较低时,零售商无论是否成立自有品牌事业部,其最优策略为选择由品牌制造商代工自有品牌;在两种组织架构下,第三方公司代工模式均存在实现更高社会福利的可能性;事业部独立将显著降低零售商选择专门代工厂商模式的概率,同时也增强了代工成本对该模式的约束力;在一定条件下,事业部独立会提高两种代工模式下的消费者剩余和社会福利.

环境保护与污染治理是一项系统工程,需要多方协同参与.本研究基于协同视角,构建四方演化模型,分析中央政府、地方政府、企业及公众在污染治理中策略选择的动态过程及系统稳定性.各方参与主体之间存在显著的相互影响与制约关系.实现最优治理需多方协同:企业严格排污、地方政府加强治理、中央政府有效监督、公众积极参与.建议完善政府监管协调机制、建立企业激励约束体系、提升公众参与有效性,构建高效协同治理格局.

针对短视频舆情传播中多模态要素耦合机理与演化规律分析不足的问题,本文提出一种融合封面视觉、音频特征与文本语义的三层超网络模型,设计基于超边相似度的跨模态主题发现算法,结合生命周期理论构建“主题发现-主题演化-情感迁移”三维态势感知框架.以“东方甄选小作文”事件为例进行实证分析,研究结果表明:多模态协同产生信息增益,构成舆情核心扩散路径;超网络模型在结构可解释性与舆情刻画能力上优于传统方法;舆情演化呈现四阶段动态平衡.本研究为短视频舆情分析提供了新范式,为舆情治理与引导提供了理论支持与方法参考.