A practical assessment of risk-averse approaches in production lot-sizing problems

ABSTRACT

This paper presents an empirical assessment of four state-of-the-art risk-averse approaches to deal with the capacitated lot-sizing problem under stochastic demand. We analyse two mean-risk models based on the semideviation and on the conditional value-at-risk risk measures, and alternate first and second-order stochastic dominance approaches. The extensive computational experiments based on different instances characteristics and on a case-study suggest that CVaR exhibits a good trade-off between risk and performance, followed by the semideviation and first-order stochastic dominance approach. For all approaches, enforcing risk-aversion helps to reduce the cost-standard deviation substantially, which is usually accomplished via increasing production rates. Overall, we can say that very risk-averse decision-makers would be willing to pay an increased price to have a much less risky solution given by CVaR. In less risk-averse settings, though, semideviation and first-order stochastic dominance can be appealing alternatives to provide significantly more stable production planning costs with a marginal increase of the expected costs.     

基于CVaR的风电机组日前申报出力优化模型研究

在我国,风电机组需提前一天提交次日24小时的申报出力信息,由于来风具有明显的不确定性和随机性特征,风电机组次日实际出力与日前申报出力会存在一定的偏差。为解决以上问题,首先采用K-means聚类法对风电机组实际出力数据进行聚类,并生成样本集;其次,基于风电不确定性样本集构建风险中性风电机组日前申报出力决策优化模型;再次,构建基于条件风险值（CVaR）的日前申报出力优化模型;最后,基于实际数据进行了算例分析。算例分析结果表明,基于CVaR的日前申报出力决策优化模型能有效减少风电机组日前申报出力与次日实际出力的偏差,且使风电机组获得风险价值更好的申报出力,从而实现申报利润的风险可控性。     

基于条件风险价值的零售商创新投资决策研究

研究了由风险中性制造商和风险规避零售商构成的供应链创新投资问题。通过运用条件风险价值（CVaR）对企业的风险偏好进行测度,构建了分散供应链和集中供应链两种情况下的企业决策模型,并根据数值实验对模型作了进一步的分析。研究结果表明：零售商越担心风险,其对创新的投入越少,并会减少销售量以应对市场风险,从而使得供应链的整体收益下降;分散供应链下的创新投入、销售量和供应链的期望收益低于集中供应链下的创新投入、销售量和供应链的期望收益。施行收益共享契约后,分散供应链下的创新投入和销售量达到了集中供应链下的决策水平,制造商和零售商的期望收益均得到提高。     

求解CVaR投资组合优化问题之改进PSO算法

研究了基于CVaR约束的的最优投资决策问题,为避免维数障碍,针对Fredrik提出的CVaR投资组合优化线性规划模型还原为非线性规划。通过引入缩进因子,改进PSO算法,使粒子在迭代过程中保持在可行域内。最后,通过算例证明了该文方法的有效性,计算结果表明,投资组合优化后的损失期望收益率、标准差、受险价值、条件受险价值等重要风险衡量指标都有了较大改进。     

风险度量与风险管理的新工具ES

采用资产组合损失变量描述风险,并基于损失分布的α-(上)分位数给出"期望巨额损失值"ES(expected shortfall)和"条件风险价值"CVaR(conditional value at risk)的定义。在一般损失分布下,通过直接计算说明了任一资产组合损失变量的"期望巨额损失值"ES的定义与α-(上)分位数的选取无关;而且也通过直接计算证明了ES与CVaR两者的等价关系;进而通过构造出ES的概率测度族表示证明了ES是一致性风险度量方法。此外,还就相关问题,例如分位数、一致性风险度量、尾部条件期望TCE等,给出了一些有价值的注记。     

随机需求下多风险偏好零售商的供应链库存决策和协调

考虑由单个风险中性供应商和?? 个风险偏好零售商组成的供应链系统. 假设市场需求是随机的, 且每个零售商面临的需求与其订货量成正比, 采用平均CVaR 准则刻画零售商的风险偏好. 当零售商对称时, 得到系统总的均衡订货量关于零售商数量和风险偏好系数的单调性; 证明当风险偏好系数满足一定条件时, 批发价契约可以使供应链协调; 随机大需求导致系统较高的均衡订货量. 最后通过数值例子表明了需求可变性对系统总的均衡订货量的影响.

     

利润-CVaR准则下的二级供应链定价与订货策略研究

传统的定价与订货策略研究多是建立在风险中性的假设之上,近来也有利用风险度量CVaR研究风险厌恶对库存的影响.因此,以期望利润和CVaR的加权平均为目标函数,研究零售商的订货策略,并在此基础上研究上游供应商的定价策略.这样的利润-CVaR目标既反映了决策者追求高利润的愿望,又反映了其对潜在风险的控制.     

风险厌恶因子不确定时的二级供应链定价与订货策略

研究了风险中性的供应商与风险厌恶的零售商所构成的二阶供应链的定价与订货策略,零售商的风险厌恶由条件价值风险来度量.研究结果表明,当供应商不确定零售商的风险厌恶因子时,一定会造成其期望利润的下降,从而也体现了信息的价值.特别地,当风险厌恶因子服从均匀分布时,其期望订货量正是需求的截断随机变量的期望.     

基于CVaR度量的投资组合优化研究

基于条件风险价值计量技术,首先考虑不允许卖空的情况下,以期望收益为约束,建立了以风险最小化为目标函数的投资组合优化模型。其次,针对该模型运用差分进化法进行求解,利用罚函数方法处理模型中的收益约束。最后,选取沪市和深市的8支股票以及银行存款利率数据进行实证分析,结果表明了模型的合理性和算法的可行性。     

不确定环境下基于VaR和CVaR的投资组合优化模型

对不确定环境下的投资组合问题进行研究,使用不确定测度来定义不确定环境下的VaR和CVaR,并用VaR和CVaR度量风险,建立基于VaR和CVaR风险控制的投资组合优化模型,并设计了集成遗传算法、99-方法的混合智能算法来求解此模型,最后通过实例验证了模型和算法的有效性。