非线性随机方程的求解法及其在经济计量学中的应用

对于科学与工程中共同存在的非线性随机方程,半个多世纪以来已提出多种求解法:30、40年代所用的泰勒级数线性化法与谐波线性化法,首先不考虑随机性而视为非线性确定方程;50年代提出几种统计描述函数法(统计线性化法),60年代采用逐次逼近法,70年代初又用卡尔曼滤波中的协方差阵。上述方法已广泛用于电子学与自动控制等领域,在经济计量学中大多仍采用泰勒线性化法。本文简述第一作者30年来对上述方法进行的改进,并着重用于经济计量学中的多种非线性函数。     

长三角高质量一体化发展路径探究——基于城市经济效率视角

本文以长三角地区三省一市41个地级以上城市为研究对象, 收集整理 2000～2017 年面板数据。 通过随机前沿模型构建包含资本、 劳动力和土地三要素投入的生产前沿函数, 测算各时期的城市经济效率。 实证结果显示： 土地投入对城市经济产出未产生正向作用; 长三角地区城市经济效率整体呈现上升趋势, 但城市间、 省域间具有较大差异, 地区内发展存在不平衡性; 能源消耗、 产业结构优化度和基础设施均有利于提高城市经济效率; 政府对经济活动的干预在一定程度上抑制了经济效率水平的提高; 外商直接投资对提高经济效率未产生显著作用。     

基于保证金返还制度的闭环供应链网络设计

针对制造商与政府对共同关注的废旧产品回收问题,本文研究了他们进行合作的一种模式.假设政府规定在产品出售给消费者之前必须缴纳一定的保证金,当消费者返还废旧产品时将退还所有的保证金,在此假设下,文章建立了连续随机模型,讨论了随着保证金的变化,销售、回收规模和制造商、回收商的利润的随之变化的规律.并且讨论了当制造商、零售商的利润达到最大时,回收的最佳位置.     

供应链优化管理:关于量折扣研究的分类

供应链管理中的量折扣研究一直是研究的热点问题之一。国外学者研究的重点在于解决整体供应链的有效协调性问题,而其中量折扣定价策略研究是促进供应链协调运作的有效手段。这些研究的大致可分为三类:(1)给定需求条件下研究如何协调生产及库存决策;(2)从营销的角度研究供应链的协调;(3)将第一类研究和第二类研究相结结合,同时考虑市场营销和生产库存协调运作。而国内学者虽然引入了一些新方法,但仍处于从第一类研究向第二、三类研究的发展阶段。     

随机存放点和体积下拣货路径问题研究

针对货物存放点和货物体积的不确定性,提出应用交叉熵法解决拣货车路径问题的方法,由于目标函数的复杂性,设计一种基于Monte-Carlo抽样求解路径期望距离的有效方法.为了提高标准交叉熵(CE)法的性能,设计了随分位值大小发生变化的更新Markov转移矩阵关键路径的自适应调整算法.计算结果验证了采用该方法解决此间题的鲁棒性和有效性.     

复杂网络理论基础

介绍了复杂网络的演变过程,及其研究复杂网络四种常见的模型,规则网络、随机网络、无标度网络、小世界网络。     

随机环境下委托代理基数的确定

委托-代理理论中将具有委托-代理关系的合同双方分别称为代理人(占有信息优势的一方)和委托人(另一方)。委托人作为合同的设计者,不能观测到代理人在履行合同时采取的行动(或努力水平),所能观测到的只是代理人的行动和外部随机环境决定的产出结果。在信息不对称的条件下,代理人总是选择最大化自己效用的努力水平,委托人若想实现     

浅谈抽样检验规则

所谓抽样检验就是从一批产品中随机抽取少量产品（样本）进行检验,以判断该批产品是否合格的统计方法和理论,又称抽样检查。它与全面检验的不同之处,在于全面检验需对整批产品逐个进行检验,而抽样检验则根据样本中的产品的检验结果来推断整批产品的质量。由于食品数量较大,而且目前的检测方法大多数具有破坏作用,故不能对全部食品进行检验,必须从整批食品中采取一定比例的样品进行检验。从大量的分析对象中抽取具有代表性的一部分样品作为分析化验样品,这项工作即称为样品的收集或采样。     

外资研发对中国制造业自主创新的行业影响

文章运用面板随机系数模型（PRCC）重点分析了外资研发对中国32个工业行业自主创新活动的影响。研究结果表明,由于中国企业嵌入全球价值链的环节,吸收隐含知识的效率以及人力资本积累等原因,现阶段在石油加工、橡胶制造业、化学纤维制造业等产业中,外资研发对国内企业自主创新能力具有显著的促进效应,而在造纸及纸制品业、化学原料及化学制品制造业、医药制造业等产业中,外资企业研发产生了明显的抑制效应。     

随机产出和需求下的定价与库存控制研究综述

对随机产出和需求下的定价与库存控制问题的文献进行了综述,主要从考虑随机需求情况下的单周期和多周期库存控制策略,以及考虑随机产出与需求下的联合定价与库存控制策略两个大的方面进行了综述,指出学者在该领域研究采取的方法和存在的问题,并提出了进一步的研究方向。