R&D项目的实物期权评价方法

R&D项目具有多种期权特性,传统的DCF评价方法已无法胜任对高技术R&D项目价值的评价.在介绍R&D项目期权特性的基础上,研究其评价模型和求解方法,并给出了影响模型的主要因素:波动率、无风险利率和项目收益现值的确定方法.     

网络经济的边际收益递增律刍议

在讨论网络经济概念的基础上，提出了对网络经济边际收益递增观点的不同看法，指出了网络经济认识上的几个误区，认为网络经济仅仅是在一定时期内缩小了边际收益递减规律的作用范围，或使其在经济活动中不再起主导作用，不能把边际收益递增作为网络经济的固有规律，建议应以更全面的角度看待网络经济的边际收益递增现象。     

使用DEA结果修正的多指标综合绩效评价方法

为了克服多指标综合评价法和数据包络分析(DEA)模型的局限性,以多指标综合评价法得出的绩效评价值为基础,使用面向输出DEA模型的求解结果和面向输入DEA模型的求解结果,构造了3种绩效调整公式对多指标综合评价法给出的绩效评价值进行了修正.对于不同投入规模的生产单元,修正后的绩效评价值比DEA结果更加合理.使用者可以根据评价工作的目的选择其中的一种绩效调整公式.     

R＆D项目的实物期权评价方法

R＆D项目具有多种期权特性,传统的DCF评价方法已无法胜任对高技术R＆D项目价值的评价。在介绍R＆D项目期权特性的基础上,研究其评价模型和求解方法,并给出了影响模型的主要因素：波动率、无风险利率和项目收益现值的确定方法。     

基于材料与整体研发的二级供应链合作模型

文章利用生产函数和边际收益递减原理,构造了2类基于研发合作的博弈-合作型二级供应链模型,并采用微积分中多元函数求极值和变上限积分求导,以及数值逼近给出了模型最优解的存在性与求解方法。最后对模型进行了仿真分析,结果说明集中博弈-合作型供应链有时也会比分散博弈-合作型供应链整体利润小。     

资产收益过程可预测下的动态资产组合选择

基于资产收益过程的可预测性,提出一种新的动态资产组合选择方法.等分投资期,建立各期资产组合中风险资产权重是其预测变量观察值线性关系的模型,将预测变量收益过程引入资产收益过程;通过矩阵变换形成表征资产收益过程的拓展的资产空间,将条件问题求解转化为非条件问题求解,运用均值-方差分析法获得模型系数,使投资者各期终期财富期望二次效用最大;最后,给出模型的算法,进行实证研究.结果表明,预测变量通过拓展的资产空间描述了资产的收益过程;投资者根据各期预测变量的观察值可适时调整资产组合,保持其投资决策的最优化.研究为动态情景下的条件问题求解提供一种方法.     

高校科研投入产出关系中的边际收益递增现象

对我国高校的科研投入产出关系进行的定量考察表明:当选择一般的产出综合指标时,我国高校的科研投入产出关系呈现边际收益递减或边际收益不变的特点,前沿生产函数大致呈现一种线性关系;当选择高水平的科研成果作为产出指标时,前沿生产函数不能用线性关系很好地描述;对投入水平较低的院校,高水平的学术成果与投入水平之间并没有明显的因果关系;但对投入水平较高的院校,高水平的学术成果与投入水平之间有正相关关系,且呈现明显的边际收益递增的特点.     

复杂系统的成本效率模型及其有效性分析

针对石油企业的经济效益问题，从整体成本效率出发，综合考虑了在多输出多输入的复杂系统中与成本效益相关的各要素，给出了复杂系统的成本效率DEA模型，研究并证明了其相对有效性和性质定理．通过求解成本效率DEA模型，可直接分析输入输出因素对决策单元成本的影响，为企业降低成本、提高收益提供最优决策方案，文中还利用该模型对各油田经济效率进行了综合评价，用实例证明了其可行性．     

区间数据包络分析的主客观求解

根据是否需要决策者的主观判断，将区间DEA的求解方法分为主观方法和客观方法．定义了一种反映决策者满意度的区间数序关系，基于此将区间DEA转化为一个确定型DEA，并求得给定满意度水平下的点效率值，此为主观方法．建立了求解每个DMU的最高效率值和最低效率值的确定型DEA模型，从而求得每个DMU的区间效率值，此为客观方法．分析了这两种方法在求解过程中所涉及到的数据一致性问题，即每一个DMU的区间投入或产出在确定型DEA中的所有出现要保持相同的投影点．     

随机DMU相对稳定有效性分析

基于均值-方差原理，提出了随机条件下决策单元相对稳定有效的概念，建立了随机DEA模型，分析了其相对稳定有效性并给出模型的求解方法。     

逆向拍卖保留价建模及数值分析

以著名逆向拍卖网站Priceline为背景,研究在顾客到达为时依强度的泊松过程的条件下,卖方如何动态调整其保留价使其期望收益最大．利用逆向拍卖和收益管理的相似性及逆向拍卖的交易价格是顾客报价的特性,对卖方期望收益建立了最优控制模型,得到如下最优策略的性质：1）最大期望收益函数的单调性及凹性;2）边际期望收益函数的单调性;3）最优价格的凹性．数值分析结果验证了理论分析的正确性,且表明相对于收益管理,顾客报价越接近估价,Priceline的优势越明显．     

基于多阶段的数据包络分析模型

考虑到实际中的生产过程大多数都是多阶段的,而传统的数据包络分析模型只能对单阶段的生产过程进行评价,这样就需要建立一种基于多阶段的数据包络分析模型.在传统数据包络分析模型的基础上,通过分析多阶段生产过程中每个阶段上新增的投入和产出数据,建立对整个多阶段生产过程进行评价的数据包络分析模型.     

关于DEA模型的一种有效求解方法

“数据包络分析”（Ｄａｔａ Ｅｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ,简称ＥＤＡ）是运筹学的一个新的研究领域。它是研究具有相同类型的部门（或单位）间的相对有效性的十分有用的方法;也是处理一类多目标决策问题理论上非常完备的方法;更是经济理论中估计具有多个输入,特别是具有多个输出的“生产前沿函数”（也称生产前铅面）的有力工具。ＤＥＡ模型经过Ｃｈａｒｎｅｓ－Ｃｏｏｐｅｒ变换,可以转化为一个等价的线性规划     

大兴安岭林产业中主导产业及结构

以“收入弹性基准”和“生产上升基准”以及“赫希曼基准”作为主导产业选择的标准，从经济学的联合效应、扩展效应上消除结构性矛盾，确立了林业产业结构合理模式。     

基于DEA的第三方物流动态绩效评价研究

目的 建立基于DEA的动态模型，实现对第三方物流企业的绩效跟踪动态评价．方法 分析DEA方法评价物流企业绩效的可行性．运用非参数系统评价方法——数据包络分析有效地处理多输入、多输出指标的决策单元评价．结果 将静态DEA模型中的“评价单元”转换为动态DEA模型中的“评价时间”，实现了对决策单元的动态评价．从而解决了现实中具有时序特征的动态绩效评价问题．结论 动态DEA方法为第三方物流企业的绩效评价提供了一条新的思路．运用该方法对企业的经营业绩进行分析，能及时发现问题并为企业制定经营决策等提供依据。     

DEA-C2R模型在企业管理效率评价中的应用

运用DEA-C^2R模型(数据包络分析)对企业管理效率进行评价。并进一步分析非DEA有效的原因及其改进方向,为管理者调整企业生产要素的配置,以及充分发挥生产技术潜力提供了科学依据．     

基于DEA的移动增值业务运营效率评价体系

随着移动通信技术飞速发展,移动增值业务将成为未来电信产业发展的主要经济增长点,选择移动电话交换机容量、电信业职工数、光缆线路长度等指标作为输入指标,电信业务总量、移动增值业务收人等3个指标作为输出指标,建立移动增值业务运营效率评价指标体系,利用DEA方法对2011年全国31个省市的移动增值业务运营数据进行实证分析,得出各省市移动增值业务发展极不均衡的结论。