市场不确定、信息共享与电子商务采纳

当前传统经济面临市场变换的挑战,市场不确定因素加剧,企业经营环境复杂多变。基于信息理论,构建了市场不确定、信息共享对电子商务采纳的影响模型,考虑到市场不确定的内部性和外部性、信息共享的内容和质量,通过多元方差分析及结构方程分析,发现市场不确定和信息共享对电子商务采纳有影响。而且,内部不确定感知高的企业多分享私有信息,外部不确定感知高的企业多分享公共信息;整体感知市场不确定高的企业分享信息的质量较高;外部不确定高的企业比内部不确定高的企业更易于采纳电子商务。     

不确定性理论及规划研究

引言 当今世界处在一个信息时代.信息是人类认识世界和改造世界的知识源泉.人们接触到的各种各样的信息有时候是确定的,更多的时候是不确定的.比如,自然界中普遍存在着各种不确定现象;经济生活中伴随着大量的不确定信息,股票证券或期货市场总是处在不确定的波动状态;某些传染性疾病的传播过程中有诸多不确定因素.在现实世界中,不确定信息可谓无处不在,而信息不确定性的表现又是五彩缤纷的.     

基于不确定性条件下的投资决策模型评价与选择

一、传统投资决策模型的评价 投资决策的信息可分为确定型和不确定型,确定型信息是指项目寿命周期内现金流量的大小是已知的;不确定型信息是指现金流量的大小及其概率分布函数是不确定的.     

供应链信息共享策略

市场中总是存在大量不确定因素,但是大多数的经济决策都是在不确定条件下做出的,而信息则是不确定性的负量度,即通过信息共享可以减少不确定性.本文在分析不确定影响的前提下,提出信息共享策略,同时时企业信息共享进行成本收益分析.     

名刊要览

《信息不确定与股票回报》《金融学杂志》(The Journal of Finance)2006年2月第61卷105～137页刊登了耶鲁大学的X．Frank Zhang撰写的题为“信息不确定与股票回报”(Information Uncertainty and Stock Re- turns)的论文。作者将信息不确定界定为新信息对于公司价值的影响及含义模糊不清,对信息不确定在股价调整异常和股票回报的截面变动中发挥的作用进行了研究。如果短期内的股价调     

基于信息共享的供应链双源渠道Stackelberg博弈分析

对于双源渠道供应链系统中零售商和制造商的信息共享问题,引入市场需求不确定信息作为信息共享的重要影响因素,利用Stackelberg主从对策,构建了四个考虑信息共享的双源渠道供应链Stackelberg博弈模型,分析了零售商和制造商在是否分享市场不确定信息和是否运用于商务活动的博弈过程。研究结果显示:零售商和制造商都会尽可能去获取市场需求不确定信息,并且制造商会把此信息充分运用到电子商务市场来提高自己以及供应链整体利益。     

刍议未来现金流量现值的计量

在处理未来现金流量现值的金额确定业务时,目前准则尚无严格具体的处理这些不确定信息的办法。文章借鉴统计学就该类问题研究方法的基础上提出意见和建议,形成较恰当的处理框架,以尽量减少不确定因素的影响,为信息使用者提供更多、更准确的内容。     

基于信息不对称的羊群行为形成机理研究

现实的证券市场上,存在着各种不确定因素,而不确定性的主要原因来自信息不对称。文章首先解释羊群行为的概念;接着根据羊群行为的形成原因对其进行分类;然后研究信息不对称下价格对信息的传递;最后分析信息不对称条件下羊群行为的形成机理。     

我国分部信息披露模式的确定

披露分部信息的要求源于多种经营与跨国经营，因为分部信息“对于评估多种经营或跨国经营企业的风险和回报是相关的，但这些信息不可能根据汇总数据确定。”(IASI4，1997)披露分部信息首先要确定分部信息的披露模式，分部信息披露模式是指分部信     

盈利预测信息的价值分析

文章从盈利预测不确定较性强、可靠性较差，容易受预测者主观因素影响的特点入手分析，认为在信息不对称条件下，盈利预测是信息提供者与信息需求者双方相互沟通的有效平台。     

未确知有理数在优化专家意见中的应用

本文基于专家主观认识的不确定性,以不确定性信息数学处理理论为基础,建立了一类优化专家意见的不确定性量化表达式,运用未确知有理数来描述和处理专家信息的不确定性,定义了表达式间的运算法则,给出了此类专家意见优化的不确定性模型,同时给出了专家组的量化模型.通过实例表明,该方法较好处理了专家意见中定性指标和定量指标中质和量的转化,减少了数值量化的损失,给出了信息融合的一种简便方法.较传统方法更有效、实用.     

基于多源信息融合的军事物流决策研究

将多源信息融合引入到军事物流决策技术中,充分利用多源信息之间的协调和性能互补优势,并将证据理论引入到军事物流决策来处理不确定性信息,增强了军事物流决策的有效性,降低了军事物流成本,提高了军事物流效率。仿真结果说明了本方法的有效性。     

供应链风险分析及决策模型

供应链管理对企业参与市场竞争有诸多优势,但由于市场的不确定性、合作企业信息的不对称性及其他随机因素的影响导致供应链存在很大风险.笔者分析了供应链基于成本型的风险因素,并根据不确定多属性决策理论提出了供应链决策模型.     

汽车维修质量评价中灰色聚类法的有效应用探讨

灰色系统理论经过近20年的发展,已基本建立起一门新兴学科的结构体系。灰色系统理论以"部分信息已知,部分信息未知"的"小样本","贫信息"不确定性系统为研究对象,主要通过对"部分"已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行规律的正确描述和有效控制。在此,简单介绍了灰色聚类法,并将它在汽车维修质量评价中的有效应用进行分析和探讨。     

供应链节点企业优选方法的研究

阐述了选择最佳合作企业、建立战略合作伙伴关系的重要性。从需求信息不确定情况出发,建立模型,通过案例分析,进行选优,使企业找到满意的合作伙伴。     

电子商务中产品质量不确定性及其解决方案

本文借助阿科洛夫的逆向选择理论,分析了电子商务发展中遇到的由于信息不对称而导致的产品质量不确定性问题,并提出了解决问题的几种方案。     

中国证券市场羊群行为问题剖析

证券市场羊群行为指投资者面临不确定信息时，忽略私有信息，模仿他人决策。论文介绍了中国证券市场羊群行为问题的现状，分析成因，给出相应的建议。     

证据理论在本科生导师工作评价中的应用

构建本科生导师工作评价指标体系,运用证据理论融合复杂、不确定的导师工作评价信息,并运用层次分析法确定指标权重,提出基于证据理论的本科生导师工作评价方法,为本科生导师工作总体绩效评价提供理论依据。     

Organizations undertaking complex projects in uncertain environments

Recent evidence suggests that firms’ environments are becoming more complex and uncertain. This paper investigates the relationship between the complexity of a firm’s activities, environmental uncertainty and organizational structure. We assume agents are arranged hierarchically, but decisions can be made at different levels. We model a firm’s activity set as a modified NK landscape. Via simulations, we find that centralized decision making generates a higher payoff in more complex and uncertain environments, and that a flatter structure is better for the organization with centralized decision making, provided the cost of information processing is low enough. Financial Support from Zengin Foundation for Studies on Economics and Finance is gratefully acknowledged.     

The Coverage Properties of Confidence Regions After Model Selection

It is very common in applied frequentist ("classical") statistics to carry out a preliminary statistical (i.e. data-based) model selection by, for example, using preliminary hypothesis tests or minimizing AIC. This is usually followed by the inference of interest, using the same data, based on the assumption that the selected model had been given to us  a priori . This assumption is false and it can lead to an inaccurate and misleading inference. We consider the important case that the inference of interest is a confidence region. We review the literature that shows that the resulting confidence regions typically have very poor coverage properties. We also briefly review the closely related literature that describes the coverage properties of prediction intervals after preliminary statistical model selection. A possible motivation for preliminary statistical model selection is a wish to utilize uncertain prior information in the inference of interest. We review the literature in which the aim is to utilize uncertain prior information directly in the construction of confidence regions, without requiring the intermediate step of a preliminary statistical model selection. We also point out this aim as a future direction for research.