企业培训策略选择的博弈分析

企业对员工进行培训,可以提高员工的生产率,从而为企业带来更丰厚的利润,然而却又面临着员工跳槽的风险.企业为了挽留经过培训的员工,给予其较高的薪资待遇,结果给企业带来巨大的成本,甚至仍然留不住关键人才.笔者运用信号博弈的方法分析企业在员工培训方面的决策问题,得出多种均衡结果.     

论中国商业银行操作风险管理

从关键风险指标体系的贝叶斯网络模型出发,得出中国商业银行操作风险定量管理的最佳选择:保险并不适合作为中国商业银行操作风险的缓释工具;由人民银行建立操作风险损失数据库是最佳选择。文章提出了中国商业银行操作风险管理的“三步走”战略,其一,加强内控制度建设,并建立操作风险损失数据库;其二,发展合适的操作风险管理模型;其三,建立全面的操作风险管理框架。     

基于动态贝叶斯网络的邻近下穿隧道深基坑施工风险分析

为了减小邻近既有下穿隧道深基坑施工风险及灾害损失,科学预防施工安全事故,提出了一种基于动态贝叶斯网络（DBN）的深基坑施工风险分析模型。首先,运用BWM（best worst method）确定准则的权重;其次,基于关联规则挖掘风险因素间的相互关系,并以此构建DBN结构模型;最后,以新建厦门北站地下一层社会连廊深基坑工程为例,对提出的方法进行有效性和适用性检验。结果表明：基坑围护结构的安全度在静态被评为“较高”和“极高”的概率分别为34.6%和36.1%,且此结果随着输入风险证据发生动态变化,运用反向推理也能迅速找出围护桩渗水风险;提出的模型能明确邻近既有下穿隧道深基坑施工风险传递过程中的关键风险点,并能进行动态风险预测以及事故后致因诊断,从而实现邻近既有下穿隧道深基坑施工风险的动态管控。所提出的优化DBN模型对工前风险评估、先验分析和风险诊断有较好的适用性和较高的准确性,可为邻近既有隧道深基坑施工过程中的安全管控提供有效的决策支持,大幅提高风险控制效率。     

科斯定理在我国人口政策中的应用分析

人口政策是一个国家根据本国人口增长过快或人口停止增长乃至出现负增长而采取的相应的政策措施。不同的国家,因本国人口发展的情况不同,采取了不同的人口政策。计划生育政策对某些人群放开了二胎限制,但是,让有生二胎权利的家庭去生二胎,而没有生育二胎权利的家庭只许生育一个,似乎并不是一个经济学和社会学上的最优解决问题方法。本文希望通过运用科斯定理在计划生育政策中引入市场机制,在这方面做出一些可行性探讨。     

不等式的几种巧妙证明

在数学分析中,很重要的一部分就是理论的证明,而往往这种证明被人们认为是枯燥无味的。其实不然,数学中有很多新颖有趣的实例等待着我们的挖掘。本文就用几种不等式的巧妙证明来说明数学的美,激发大家学习数学的积极性。     

以要素禀赋理论浅析中美贸易问题

金融危机后,中美贸易差额问题使两国关系一度陷入紧张局势。两国政府及学者就此发表多种言论,虽众说纷纭,然则不过两派观点:一为呼吁自由贸易,共度难关;一为贸易保护,增加本国就业。本文就此问题回归要素禀赋理论,以赫克谢尔、俄林的H—O模型分析两国贸易发生的根源,并以要素价格均等化定理(H-O-S)和技术差距说阐述中美贸易差额的解决途径为技术合作而非贸易保护。     

浅谈信号与系统的学习方法

如何学好信号与系统是很多工科学生所面临的难题。笔者从事信号与系统的教学多年，就如何学习该课程提出七种见解。旨在使学生快速掌握信号与系统的知识，科学地培养学生的思维推理能力和分析运算能力。     

基于贝叶斯算法的网络广告监督管理

近年来,网络广告得到了迅速的发展,但同时也出现了网络虚假广告泛滥等问题,并严重影响到了消费者的利益和社会的稳定。针对网络虚假广告分类问题,本文在传统加权朴素贝叶斯算法的基础上,提出了改进的贝叶斯分类算法,所提方法将分类过程分为两次,并增加了模型的修正和自动完善过程。实验结果表明,与传统加权朴素贝叶斯分类算法相比,该方法表现出了较优的分类准确性与效率,能够有效提升网络广告监管的质量。     

机制设计中的履约理论研究综述

显示原理和履约理论是机制设计理论中的两大基石。履约理论把社会选择规则和博弈论联系起来，确保计划者预设的社会目标可以实现。马斯金首先提出了纳什履约理论的充分必要条件，即马斯金单调性和无否决权，随后其他学者提出了其它均衡策略的履约条件。文章论述了履约理论的产生背景和过程，分析了完全信息和不完全信息两种情形下不同的均衡策略履约条件及其精炼，并讨论了履约理论的局限性和未来的研究方向。     

多品种小批量的SPC控制图应用探析

文章在分析多品种、小批量生产模式下的特点和传统SPC控制图的局限性的基础上,提出了贝叶斯统计的构建模型,并结合企业实际情况,对均值极差(方差已知,标准差未知的条件下)进行了实例验证计算,最后得出贝叶斯统计方法能用于多品种小批量的生产模式下的SPC控制。