基于事例推理的审慎式智能体实现研究

传统的BDI审慎式智能体一直缺乏一种高效的实现机制,而且不具备通过利用由应用环境反馈的信息来完善其性能的能力。为此,在传统智能体系统操作模式基础上引入有效的学习和感知机制,提出了一个基于事例推理(CBR)的自适应审慎智能体系统结构模型。该模型通过建立CBR系统和智能体认知理论之间的映射关系来构造审慎智能体,并利用CBR的认知-学习循环周期不断完善智能体的知识库来提高其在动态环境下求解问题的自适应性,为用户提供更好的求解效果。     

基于深度学习求解Black-Scholes模型——以上证50ETF期权数据做实证研究

<正>Black-Scholes定价模型是重要的期权模型之一,该模型的传统求解方法主要为解析法和数值法两种,本文相对于传统的两种求解方法提出利用深度学习对Black-Scholes偏微分方程做求解,相对于传统求解方法受到严格的假设约束,深度学习求解更加方便可以不受这些约束条件影响,其求解需要的参数更少所占计算空间更小。本文以上证50ETF期权数据为例,将数据中行权价、标的资产价格、到期时间、无风险利率代入公式中,做两种方法的求解精度对比分析,结果表明深度学习求解精度优于Black-Scholes求解公式求解。     

基于多智能体技术的高速公路监控系统研究

高速公路监控系统是一个智能开放、分布复杂的信息处理系统。多媒体技术利用智能体之间的协调合作、调度、通讯和控制管理来表现实际系统的结构、特性和功能,它运用于高速公路监控系统中,能为监控高速公路的实际操作提供一种统一的框架。本文将分析这种监控系统的构成,探讨各种智能体的结构和功能,通过设计一个智能的模板,探索新的方法实现高速公路监控系统的智能化。     

宏观审慎框架下的央行独立性检验

本文通过建立四部门动态随机一般均衡模型探讨了货币政策与宏观审慎政策的互动机制,深入研究了我国央行在宏观审慎框架下的独立性问题。通过引入1992-2012年的季度数据进行实证模拟,结果显示:(1)目前我国央行在执行货币政策和宏观审慎政策时,两种政策并未完全隔离,即央行的宏观审慎监管并不独立,这与预期相符。(2)在以总产出和通胀作为目标变量时,货币政策和宏观审慎政策分别独立执行可使经济体的稳定性更优,但鉴于我国长期的"央行监管"模式,在央行监管体系之外单独建立权力部门执行宏观审慎监管并不现实,因而可在央行之下设立一个专门的委员会负责监测系统性风险并执行宏观审慎政策,以实现金融系统和实体经济双重稳定的目标。     

中国宏观审慎政策工具有效性研究

本文将差别存款准备金动态调整机制和可变的LTV上限作为宏观审慎政策工具的代表,利用中国商业银行2003-2012年的微观数据,采用系统GMM方法实证检验了这两大工具在抑制商业银行信贷扩张、杠杆率变动及其顺周期性中的作用,评估了中国宏观审慎政策工具的有效性。研究显示,这两大工具能够显著影响中国商业银行的信贷增长和杠杆率变动,而且通过其逆周期调节,能够有效降低银行信贷扩张和杠杆率放大的顺周期性,中国宏观审慎政策工具的调控是有效的。由于其传导机制的不同,准备金率的调控效率在不同类型银行间的差异相对较小,可变的LTV上限对五大行和全国性股份制银行的效力则要高于城商行和农商行。研究结果为构建中国宏观审慎政策框架,科学有效地实施宏观审慎政策提供了经验证据支撑。     

竞争性技术创新扩散模型及其应用

基于竞争性技术创新扩散系统的定义及假设,提出了多项竞争性技术创新扩散系统的动力学模型,并将多智能体的建模理论与方法应用到竞争性技术创新扩散的分析中。通过大量仿真实验,将动力学模型、多智能体模型的预测结果和实际数据进行了对比分析,对未来的手机用户扩散数量进行了预测。分析结果认为,一项创新技术只有借助扩散,其潜在经济效益才能被最大限度地发挥。同时,分析结果也验证了该模型在实践中的可行性和有效性。     

基于遗传算法的企业媒介传播策略模型

本文在探讨企业媒介传播策略问题时,借鉴了自然界的遗传机理,提出了企业媒介传播策略模型。该模型既包含企业在进行媒介传播时应考虑的媒介受众人数、媒介价格、媒介权威性、媒介相关性等多种因素,又考虑了媒介组合的分散性。由于模型的非线性难以用传统数学规划方法求解,本文使用遗传算法求解,并进行了智能优化电脑模拟仿真实验,得到了满意的效果,从而扭转了现实生活中企业媒介传播不易量化、人们仅靠以往经验来实施媒介传播活动的局面.为企业媒介传播活动提供了科学决策依据和系统解决方案。     

学习能力影响下供应链企业间知识交易的最优合约配置!

在知识买方——供应链中的供应商的学习能力为其私人信息的情况下,知识卖方——制造商通过设计将知识交易量与原材料产品折扣价格相结合的合约菜单来甄别供应商的学习能力类型。在此基础上,建立信息不对称情形下的知识交易模型,通过模型求解得出最优的合约配置,并结合信息对称情形下的基准情形对合约菜单的相关性质进行了分析。最后利用数值算例对上述相关性质进行了说明。     

学习能力影响下供应链企业间知识交易的最优合约配置!

在知识买方——供应链中的供应商的学习能力为其私人信息的情况下,知识卖方——制造商通过设计将知识交易量与原材料产品折扣价格相结合的合约菜单来甄别供应商的学习能力类型。在此基础上,建立信息不对称情形下的知识交易模型,通过模型求解得出最优的合约配置,并结合信息对称情形下的基准情形对合约菜单的相关性质进行了分析。最后利用数值算例对上述相关性质进行了说明。     

跨界学习、价值认知激活与裂变型新创企业绩效

基于学习—认知—决策的逻辑关系,构建跨界学习、价值认知激活与企业绩效关系理论模型,基于动态能力视角探讨裂变型新创企业绩效提升的路径机制。通过分析213份调查问卷发现：跨界学习和价值认知激活均能显著提升裂变型新创企业绩效;跨界学习以更新知识结构和创新性资源组合方式促进价值认知能力提升,且动态能力越强,跨界学习越能促进价值认知激活;价值认知激活通过对跨界学习过程中获得的资源进行创新性组合和利用,进一步转化为裂变型新创企业绩效,即价值认知激活在跨界学习与裂变型新创企业绩效间发挥中介效应。结论既可基于动态能力视角回答企业如何突破资源约束,实现资源要素创新性利用和价值认知激活这一问题,也可对其如何更具柔性与灵活性以应对内外部环境带来的挑战提供解释路径。     

克鲁格曼真的错了吗?-对《中心-外围模型的错误和再求解》的质疑

我们认为,《中心—外围模型的错误和再求解》一文的作者没有能认识到克鲁格曼CP模型所赖以存在的不完全竞争模型的建模传统和技巧,从而在此基础上展开了对CP模型的错误质疑;作者采用角点均衡求解方法对CP模型进行再求解值得尝试,但这样处理的后果是使得克鲁格曼CP模型中所刻画的空间经济结构的演化机制变得模糊和不清晰。特别的,作者在很多方面没有能把握住CP模型的本意而产生的误解,以及套用现实情境来对理想化的模型进行吹毛求疵的批评,无论如何都是不能令人接受的。尽管克鲁格曼CP模型确有不尽完善之处,但我们更应看到其所产生的深远影响和贡献,从而沿着正确的方向去丰富和发展新经济地理学。     

森林生态系统生产力适应性管理模型

针对森林生态系统生产力适应性管理问题,基于数量生态学、生态经济学等理论和方法,建立了多智能体管理与优化决策模型。模型中将森林生态系统划分为多个单元,分别建立智能体,并在此基础上建立了由同类单元构成的区域适应性管理智能体和系统适应性管理智能体。除考虑气候变化、火灾、病虫害、人类破坏活动等对森林生产力的影响外,首次将适应性管理措施对生产力相关因子的作用纳入模型;同时,鉴于森林生态系统分散管理的现状,建立了动态双层优化决策模型。文章还提出了森林生态系统生产力适应性管理的生态效益和经济效益价值计算模型。     

基于含有交易费用的证券投资组合模型的遗传算法验证

文章在传统Markowitz投资组合模型中考虑了交易费用以及税收等实际因素,形成了一个改进的多因素证券投资组合模型,弥补了以往模型简化交易费用的不足,使得组合投资模型更加贴近我国的实际。由于该模型是一个非线性规划问题,传统算法难以有效求解。为此,提出用改进的遗传算法来求解该模型,并以实际算例验证其有效性,相比于传统的遗传算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度,可以为投资者提供更好的决策参考。     

考虑均值—方差多目标决策的报童模型研究

考虑到传统报童模型忽视了对风险的关注,引入了方差来度量报童面临的风险,从而将报童的期望利润最大化的单目标决策问题扩展为均值-方差多目标决策问题。首先利用绝对最优解和有效解的概念分析了多目标决策问题的相关性质,然后利用加权法将其转化为单目标决策问题进行求解,最后通过数值实验研究了权系数和需求波动对报童最优订货量的影响。     

智能制造如何影响劳动收入份额——基于中国省级面板数据的实证研究

本文分析了智能制造发展对劳动收入份额的影响。基于嵌套的CES生产函数来构建含有智能制造和传统生产方式的劳动收入份额理论框架,刻画智能制造对劳动收入份额的影响机制,通过构造智能制造指标体系和“标准化供给面系统”进行实证分析。研究发现：智能制造与传统生产方式之间的替代弹性决定了智能制造－劳动扩展型技术进步对劳动收入份额的作用方向。根据“标准化供给面系统”发现智能制造与传统生产方式之间的替代弹性为互补关系,使得智能制造－劳动扩展型技术最终偏向于智能制造,从而降低了劳动收入份额。此外,智能制造发展提高了平均工资率和劳动生产率,但要素之间的互补关系使得劳动生产率的提高对资本与智能制造产生超额需求,提高了资本和智能制造所得,限制了劳动收入份额上升。因此,应完善收入保障机制,如降低劳动所得税收,通过收入再分配提高劳动者的福利保障,同时也要加强对劳动技能的培训,使得与智能制造发展水平相匹配,进而增加劳动报酬,提高劳动收入份额。     

基于节点企业努力水平的动态协调最优决策策略

为了确定基于节点企业努力水平的动态供应链系统最优协调策略,构造了节点企业努力水平与动态供应链系统利润的随机微分合作博弈模型,通过求解该模型获得各节点企业的最优协调策略,即最优决策策略;通过动态Shapley分配方案,给出了动态供应链系统的协调机制,获得了缩小其差距的最优协调策略。     

新常态下宏观审慎工具的有效性--基于DSGE模型的分析框架

本文分别选取贷款价值比率( LTV)上限与资本充足率( CAR)下限作为我国信贷类与资本类宏观审慎工具的代表,并以此建立了一个包含各类金融摩擦因素在内的动态随机一般均衡( DSGE)模型。模型紧密联系新常态下我国货币政策导向,通过宽松型利率政策冲击的数值模拟,拟合分析了LTV上限与CAR下限两类宏观审慎工具对稳定我国金融系统运行与实体经济增长的作用效果。研究结果表明,信贷类与资本类宏观审慎工具,均能够在一定程度上平抑单一利率型货币政策冲击所引发的信贷激增和银行杠杆骤升等失衡性金融波动;两类宏观审慎工具的运用能够与传统的利率政策工具形成有效的配合互补,在保证经济总产出的前提下,抑制金融顺周期效应,实现我国金融体系与宏观经济的稳定运行。     

企业技术能力对技术学习率作用机制研究

技术能力在企业新技术学习过程中发挥着重要作用。对企业技术能力影响技术学习率的路径进行深入分析,探讨技术能力构成要素和要素间关系对技术学习率的影响,并在此基础上构建其作用机制的概念模型。最后,以我国制造业为研究对象,应用多元层次回归模型和结构方程模型进行实证研究。研究表明,技术能力对技术学习率的影响是通过其构成要素和要素间关系来实现的,其作用机制主要分为基础层、中间层和最高层等3个层次。     

战略变革导向的企业战略学习机制研究

基于对系统定义及特征的分析,提出一般系统作用机制模型,然后从战略变革导向的企业战略学习机制的系统本质入手,结合一般系统作用机制模型,从企业战略学习系统环境、企业战略学习系统组成要素和企业战略学习系统愿景3个方面,全面剖析战略变革导向的企业战略学习机制,最后提出战略变革导向的企业战略学习机制模型。     

体育营销提升品牌价值研究

文章针对体育营销提升品牌价值的机制进行探讨,通过引入体育营销价值体系,结合认知心理学的原理,分析消费者信息处理过程、寻找品牌价值形成的心理根源,这将有助于找到基于体育营销对品牌价值提升的关键要素;并通过建立"体育营销提升品牌价值模型"来阐述其内在机制。