在红利支付情形下考虑负效用的消费投资问题

研究了经济代理人面临红利支付和劳动负效用情形下投资与退休选择问题,其中考虑了风险资产派发红利及劳动会给经济代理人带来效用损失的情形.代理人享有退休选择权,退休决策使得代理人避免了劳动负效用,却必须要放弃工资收入.代理人效用来自消费,并且受劳动负效用的直接影响.利用动态规划的方法去解自由边值问题,得到了代理人临界财富水平和最优消费投资组合策略显示解.     

基于动态分析的房地产开发投资组合决策规划模型研究

运用数学规划法解决房地产开发投资中的产品组合决策问题具有非常重要的实践意义,但现有的传统规划决策模型在设计中只单一地把收益最大化作为目标函数,并未充分结合市场的实际需求及考虑产品的销售情况,导致投资的产品组合未必能获得最优的投资收益。基于动态分析的房地产投资产品组合决策模型在传统模型的基础上考虑了投资资金的时间价值和市场消化产品的时间要求,从而解决了无法获得最优解的问题。动态分析投资组合决策模型在实践应用中也可以通过非线性规划软件lingo 进行求解。     

基于多目标优化的投资组合分析

对理性的投资者而言,除了关注投资收益和风险外,资产组合中数目的多少也是其关注的重要方面。在一定的收益和风险水平下,资产的数目越少越容易管理。利用NSGA-II算法对Markowitz的扩展模型进行多目标优化,通过实证分析进行验证。由分析结果可知,在一定的收益和风险水平下,资产组合中的数目是可以降低的,对投资者来说可以大大降低其资产组合的管理成本。     

考虑多技能人的企业项目组合选择优化研究

基于企业技能人员中存在多技能人的研究背景,建立了具有递阶结构的两阶段项目组合选择优化模型。以所选项目的模糊项目价值最大为优化目标,以多技能人在各技能上的人数分配为决策变量,构建了模糊0-1整数优化模型,采用可能性理论对其进行了确定性转换;根据技能人员在项目中工作锻炼,会形成技能增值的特点,建立了以总技能增值最大为优化目标,技能人员在所选项目中的人数分配为决策变量的整数规划模型。通过设计相应的遗传算法（GA）对模型进行了有效求解。仿真测试显示,所建递阶结构两阶段项目组合选择优化模型,可以在实现企业利益最大化前提下,通过合理的人员调配使人力技能增值达到最大,为企业实现短期和长期利益的有机结合,提供了有效的解决途径。     

考虑绿色证书交易的寡头电力市场均衡分析

可再生能源配额和可交易绿色证书制度作为一种基于市场机制的新能源扶持政策,得到越来越多的关注。该政策的引入会对电力批发市场的竞争产生重要影响,特别是绿色证书交易市场与电力批发交易市场之间存在复杂的相互影响关系。为了定量研究该影响关系,采用寡头竞争均衡理论,建立了一个考虑绿色证书交易市场和电力批发交易市场的两阶段联合均衡模型。在第1阶段,可再生能源发电商以供应函数模式参与证书市场竞争;在第2阶段,所有发电商以古诺模式参与批发市场竞争。该模型描述的均衡问题可以表示为一个具有均衡约束的均衡问题,可采用非线性互补方法来求解。最后,算例仿真重点研究不同配额要求下发电商在两个市场中的策略性行为及相互影响关系,表明在不同的配额要求下,可再生能源发电商会选择在不同市场中行使市场力,并导致电力批发市场价格与绿色证书市场价格上升。     

私募股权投资的估值问题研究进展

阐述了私募股权投资的估值问题.首先简要介绍了投资组合问题的发展历史与研究成果.接着较为详细地论述了私募股权投资的估值问题的研究现状,包括有限合伙人的投资组合选择,以及对投资企业的价值评估体系和评估方法的研究,并给出了所要研究的模型,即含有未支撑风险的私募股权投资模型.最后给出所要研究模型在通胀环境、Knight不确定环境下以及跳扩散环境下的拓展框架.     

面向创新的专利规避设计研究

目的研究针对现有专利高效快速地进行规避设计,去实现产品创新设计。方法通过了解我国专利的现状,结合专利规避设计策略,对专利规避设计的具体方法进行分析归纳。深入分析了基于单个专利的功能裁剪方法,基于核心专利群的规避设计,以及针对全方位专利壁垒的专利组合设计,同时对其他相关专利规避设计方法进行了总结。结论专利规避是避开其他竞争对手的专利权利要求而进行创新设计的一种积极可行的专利策略,具有较强的实践应用价值。随着专利规避技术的日趋成熟,对于专利群的规避和专利组合设计的研究会越发受到重视,将TRIZ理论与其他创新设计方法相结合,也将进一步促进专利规避设计的发展。     

二阶随机占优约束保险资金资产组合优化

建立二阶随机占优约束的保险资金资产组合优化模型,论述模型的罚问题,并在保险资金的收益率和基准收益率都为离散有限分布的情况下,用光滑化方法来处理模型,从而简化了模型的求解.为保险公司的资产组合及最优投资比例提供了一种可借鉴的思路.     

基于二阶段的云制造模式下高能效机床服务匹配

为实现云制造环境下匹配出高能效优质机床服务组合方案,建立一种基于供需知识图谱的机床资源二阶段决策模型。首先,构建考虑能耗属性的机床服务供应和零件加工主客观需求的供需知识图谱。其次,建立机床服务时间、成本、能耗和质量指标计算模型,针对能耗指标采用基于实际功率、切削比能、额定功率3种计算策略。然后,面向客户需求构建二阶段匹配模型实现机床服务决策;其中,一阶段以知识图谱检索和蕴涵关系推理初选机床服务集合,二阶段以马尔可夫决策过程表征机床节能服务组合优化问题,并采用强化学习Actor＿Critic算法求解。最后,通过机床服务资源仿真池构建和箱体加工案例试验,发现Actor＿Critic算法相较于DQN(deep Q-learning)、 PGM (policy gradient method)和DDPG (deep deterministic policy gradient)算法具备更优收敛效果,可快速匹配出云制造环境下经济节能且高效优质的机床服务组合方案。