全基因组关联研究通常采用两阶段分析策略,两个阶段的结果相互验证,以减少混杂因素的干扰,从而有效地降低假关联比例.现有文献中关于两阶段分析主要针对单一疾病,尚未见对多个疾病的情况.针对多个疾病,文章提出了两种两阶段分析方法:独立分析与联合分析.针对两种方法的不同阶段,分别构建表型与单核苷酸多态性位点关联检验的二次型统计量.在零假设成立的条件下,构建的统计量与混合卡方随机变量加权和具有相同的渐近分布,并利用近似分布给出了检验的$p$-值.数值结果表明,两种方法在不同样本量和显著性水平下均表现出较高的统计功效,当次等位基因频率MAF (minor allele frequency)较小时,联合分析优于独立分析;而当MAF较大时,独立分析优于联合分析,同时随着MAF的增加,两种分析的功效都在增加.基于在小鼠基因型-表型关联研究中的实证结果显示,两种分析方法都能有效识别出48个具有显著关联的单核苷酸突变位点.

Barzilai-Borwein (BB)型算法是一种被广泛应用于求解无约束优化问题的有效方法,其具有存储量小、迭代简单等优点,而积极集识别技术具有准确识别最优解附近的零分量的强大能力,该技术可以将每个迭代点区分成零分量和非零分量两部分.文章提出了一种求解大规模$\ell_1$正则化问题的子空间Barzilai-Borwein (BB)方法,通过积极集识别技术,结合非单调线搜索技术和合适的BB步长,在适当的条件下,文章证明了所提出算法的收敛性.通过数值实验与现有的算法进行比较,证明了所提出算法运行的CPU时间更短、迭代次数更少,数值性能上更优.

粮食是安天下、稳民心、惠民生的战略性资源.确保粮食供应链安全稳定是大国经济必须具备的重要特征.在追求经济高效与资源节约的当下,文章以成本与耗损量最小为主要优化目标,构建粮食“供应商-加工商-经销商”协调优化模型,通过引入第二代非支配遗传算法求解,并结合AHP-CRITIC组合赋权法进行精准施策.案例分析表明:NSGA-II算法可以获得数量较多、质量较好的Pareto解,据此找到能最大限度降低粮食三级供应链成本与损耗量的优质解集,以便提升粮食供应链韧性和安全水平,实现三级供应链双重优化,为国家实现“稳粮保供”提供科学决策依据.

文章综合考虑期权定价模型的假设条件及碳期权标的资产价格的变化特征,基于2021年1月4日至2021年9月27日EUA DEC22碳期货期权市场数据,利用遗传算法对定价模型参数进行估计.根据稳定的参数估计值对B-S模型、分形布朗运动模型及Heston模型的期权定价效果进行对比分析,选取最适合碳期权市场的定价模型,并为碳市场定价机制的完善及平稳运行提供相关建议.结果显示:Heston模型在碳期权市场的定价表现最优,分形布朗运动模型次之,B-S模型相对较差.因此基于Heston模型对碳期权进行定价,能够提高碳期权定价精度,有助于完善碳市场定价机制,规避碳市场交易风险,保障碳市场的平稳运行,进而促进“双碳”战略目标的实现.

产品属性权重表示消费者对产品属性的重视程度,是消费者进行产品选择和商家进行产品优化的重要依据.但目前基于在线评论确定属性权重的方法存在主观性较大和结果易偏差的弊端.因此,文章提出了一种新的产品属性权重确定方法.首先基于改进LDA主题模型挖掘出产品属性,然后基于属性情感分析对评论中属性满意度进行标注.之后先对满意度标注样本进行$N$折交叉处理,然后计算所有不同样本下各属性的信息增益值,以此对各属性重要性值分布进行参数估计.然后,计算两两分布的距离因子,最后运用AHP方法确定属性权重.文章以肉类生鲜产品为对象进行实证分析,结果表明,该方法能够为各属性准确赋权来表达消费者对属性的重视程度.

考虑家庭农场等新型农业经营主体受资金约束以及农产品产出不确定性,分别在“农贷”和“农保贷”两种电商融资模式下,构建由单个家庭农场和单个电商平台组成的供应链融资决策模型,分析不同融资模式的运作机理,提出农场和电商对于不同融资模式的偏好条件.研究发现:保险费率和消费者对价格的敏感程度是影响农场和电商选择融资模式的关键因素.当保险费率相对较低时,农场和电商始终偏好于“农保贷”模式.当保险费率相对较高时,农场和电商的偏好会受到消费者对价格敏感程度的影响而发生变化.如果消费者对产品价格相对不敏感,那么农场和电商会偏好“农贷”模式;如果消费者对价格非常敏感,那么农场和电商会更偏好“农保贷”模式.

在公共卫生事件如COVID-19发生时,防护物资产能不足会极大增加疫情蔓延的风险,合理生产和分配防护物资是应对突发公共卫生事件的关键.公共卫生事件根据感染人数、蔓延速度等显著特征可划分为出现、爆发、波峰及衰减四个阶段,本研究针对一类突发公共卫生事件下多周期防护物资生产设施选址与订单分配问题,以最大化防护物资生产综合效益为目标,优化工厂的产能迁移、生产计划以及分配中心的库存与交付决策.首先,将上述问题建立为一个混合整数非线性规划模型;其次,通过挖掘问题特性开发了一种混合自适应大邻域搜索算法,设计了融合问题特性的固定分解优化策略和基于问题特征的四种成对算子以提升算法寻优能力.大量数值实验结果表明:1)所提出的算法在求解小规模算例时,能在9秒内获得距离最优解平均差距为3.25%的满意解;求解大规模算例时,所提出算法能够在平均求解时间缩短82.1%的情况下获得距离最优解平均差距为5.44%的满意解;2)在公共卫生事件发生时,产能迁移策略可以为疫情严重区域提供更为有效的物资保障,同时在后疫情时代缓解供应链的产能过剩现象.

传统基于最远目标的数据包络分析方法通过最大化松弛变量来改进非有效单元,具有较高的改进难度和成本,同时现有的基于最近目标的数据包络分析方法得到的权重无法很好地反映决策者的主观偏好和实际决策需求的问题.因此,文章对已有模型中的偏好设置方式做出改进,使其能够更好适用于最近目标的模型中.基于此,提出考虑偏好的RAM-DEA模型和基于最近目标的RAM-DEA偏好模型,构建基于最近目标的偏好DEA效率评价方法,使其在考虑改进方案经济性的前提下,能够更好应用于各种偏好情况下的效率评价当中,特别是对于一些中小企业具有一定降本增效的实践意义.最后通过专精特新中小企业的案例数据进行应用分析,验证了模型改进的有效性.

基于绿色产品属性差异,分别构建边际成本密集型绿色产品(marginal cost-inten-sive greenproducts,MIGPs)和开发密集型绿色产品(development-intensive gre-enproducts,DIGPs)制造商均不采纳、仅MIGPs或DIGPs制造商采纳以及两者均采纳区块链的四种竞争模型,研究绿色产品价格竞争下区块链不同采纳技术对于产品绿色度、定价策略、市场需求和利润改进水平的影响.研究结果表明:1)在市场价格竞争加剧且消费者信任度较高的环境下,制造商倾向于推行高质量、高价格的绿色产品;同时,制造商在采纳区块链技术后,产品在环保属性上表现更为优异,尤其是对于DIGPs.2)区块链技术的引入显著增强了消费者对于绿色产品的信任度,进而促使制造商获得市场定价优势.3)制造商单一采纳区块链技术时均能比竞争对手获得更高的利润,但采纳策略的选择取决于采纳成本、市场价格竞争强度以及制造商成本投入水平等多个因素的综合影响.

新质生产力本身就是绿色生产力,其发展关键在于提升绿色全要素生产率.企业如何通过提升新质生产力,尤其是绿色全要素生产率,以适应和缓解贸易政策变动带来的风险,是当前亟待解决的问题.文章基于1998--2014年中国工企、海关、污染、专利、美国从中国的进口关税数据以及WTO的tariff download facility数据库的合并数据,运用DID模型从企业绿色全要素生产率视角探讨了贸易政策不确定性与新质生产力的关系.研究发现:1)企业绿色全要素生产率在考察期内增长率为4.50%,主要驱动力来源于技术进步,区域维度增速有:东部$>$中部$>$东北$>$西部,行业维度有:高技术$>$资源型$>$中等技术$>$低技术.2)贸易政策不确定性下降显著提升了企业绿色全要素生产率,有助于培育和发展新质生产力,该结论在进行一系列稳健性检验后依然稳健.这种促进作用在混合贸易、纯一般贸易、东部地区以及高技术行业企业表现的更加显著.3)贸易政策不确定性下降所产生的规模效应、技术效应、结构效应和收入效应均存在,规模效应主要是通过企业出口的“质”来实现的,技术效应则是通过企业专利的“量”和“质”来共同实现的.

当农户资金不足向银行贷款时,考虑由农户、农产品公司和银行构成的三层级绿色农产品供应链系统.在考虑银行下侧风险控制时,构建了银行、农产品公司和农户的期望利润模型,并求解了各自的最优策略包括:银行的最优利率、农产品公司的最优收购价格与绿色技术投入水平,以及农户的最优种植量.同时,探讨了绿色农产品供应链的关键参数对这些均衡策略的影响.结果表明:1)给定银行贷款损失比,银行风险容忍度低于一定的阈值时,其下侧风险控制将影响绿色农产品供应链的各均衡策略;2)若银行风险控制有效,农产品公司绿色投入水平将随银行的贷款损失比和风险容忍度的增加而提升,且始终随消费者偏好系数的增加而增加,随农产品种植努力成本系数的上升而减少;3)银行最优贷款利率受银行的风险控制参数和农产品平均产出的影响.

当前,中国推出了大规模设备更新改造政策,规模养殖粪污收集处理设施的更新改造涵盖在内,这一政策将如何影响规模养殖粪污治理及资源化利用,现有研究还未曾涉及.为此,文章构建了中小规模养殖企业“更新设备”策略与第三方公司“分类收费”策略的演化博弈流率基本入树模型,并在中小规模养殖企业的决策中引入前景理论与心理账户理论,充分考虑中小规模养殖企业的风险偏好意识,将期望效用函数与价值感知函数结合使用,基于“谁投资,谁获得设备更新补贴”的原则,论证了由哪个主体实施更新改造更有利于政策的推行,并对不同策略进行仿真分析,总结了规模养殖粪污收集处理设施更新改造的系统基模.研究发现:第一,将大规模设备更新补贴给予第三方公司,由第三方公司为中小规模养殖企业的粪污收集处理设施进行更新改造,更有利于政策的推进;第二,第三方公司应积极实施“分类收费”策略;第三,基于大规模设备更新改造的养殖粪污收集处理系统构成了成长上限基模,其杠杆解在于解除平衡回路的制约,即通过政策补贴鼓励第三方公司投资中小规模养殖企业的粪污收集处理设施,并采用分类收费策略获得更高质量的粪污原料,促进养殖企业投入粪污治理,进一步增加养殖企业获得补贴的比例.

当今各类社会事件频繁发生,对人们的日常生活和社会发展产生深远影响.对未来事件的预测可以帮助分析人员理解社会动态,做出快速、准确的决策.文章提出了一种时序图学习模型,将事件的目标实体预测问题形式化为时序事件图中的推理任务.该方法首先根据历史事件信息构建了时序事件图,为了挖掘不同类型事件间的相互影响,设计了基于节点和边的双重注意力机制进行信息聚合.之后,模型通过门控循环单元编码时间信息,将嵌入向量输入全连接层实现对事件目标实体的预测.此外,鉴于许多社会事件在历史时间轴上重复出现的特点,模型进一步引入了拷贝机制,对预测函数进行了修正.在多个社会事件数据集上的实验表明,该方法优于其他的对比基线模型.

文章研究布尔网络的弱干扰解耦问题.首先,利用矩阵半张量积,给出了布尔网络弱干扰解耦问题可解的充分必要代数条件.其次,基于着色-状态转移图,利用有向图划分方法,提出了布尔网络弱干扰解耦问题可解的图论条件.这些条件清晰地反映原始干扰解耦和弱干扰解耦之间的关系.并且,所得图论条件为弱干扰解耦的控制器设计提供了图论角度.最后,通过例子说明了所得结果的有效性.

文章研究了存在拒绝服务(denial-of-service,DoS)攻击的异构多智能体系统输出一致性控制问题.首先,针对网络攻击行为多变且其攻击统计特性无法精确获取的问题,提出了一种基于双隐Markov模型的拒绝服务攻击行为建模方法,将攻击行为导致的通信中断转化为多智能体网络的拓扑切换.其次,设计了一种分布式异步动态观测器,以解决通信拓扑模态(communication topology mode,CTM)和转移概率模态(transition probability mode,TPM)发生不匹配时的异步问题.第三,基于随机Lyapunov理论和线性矩阵不等式,得到了系统输出一致性问题可解的充分条件.最后,通过一个仿真实例验证了所得到结果的可行性和有效性.

文章研究二阶时滞非线性多智能体系统在间歇通信下的自适应一致性控制问题,主要贡献是提出了一种新颖的基于能量的间歇通信机制,其中工作时间和休息时间可以根据系统当前误差状态的能量进行在线灵活调整.在该通信方案中,通过将非负实数区域划分成三个子区域,工作时间和休息时间由预先给定的子区域和描述误差状态的能量函数决定,然后通过施加基于相邻智能体状态估计的分布式自适应控制协议,在基于能量的间歇通信下实现整体一致性.与现有的基于时间的间歇通信方案相比,所提出的基于能量的方案可以容许更多的休息时间.最后,通过一个具有两种情况的仿真示例验证了所提出方法的有效性.

文章研究了一类具有量化输入和输出的不确定非线性系统的鲁棒非脆弱输出反馈控制.采用一个输出滤波器对所考虑的非线性系统进行扩展,构造扩展非脆弱观测器,避免量化误差和测量噪声引入到观测器每个状态中,并采用扰动估计器对系统噪声和扰动进行估计.在此基础上,设计具有量化输入和输出的鲁棒非脆弱控制器.此外,引入两个时变矩阵不等式解决观测器和控制器增益存在不确定摄动问题.稳定性分析表明,闭环系统中的所有信号最终都是有界的.通过两个数值仿真案例以验证所提方案的准确性和有效性.

针对离散仿射非线性系统,利用自适应动态规划提出了一种新的带有折扣衰减项的最优控制方法.首先,引入了衰减项构造性能指标函数,克服了传统研究中折扣因子忽略后续时刻对系统性能的影响,提高了系统的控制性能.其次,不同于传统的折扣因子算法,文章对性能指标函数序列进行分析,证明了折扣衰减项能够提高系统的灵活性,避免传统迭代过程中的局部收敛问题,并利用神经网络实现了该算法.接着,构造了单调递增或递减的迭代性能指标函数序列并证明了系统的渐近稳定性.最后,通过仿真实例验证了算法的有效性.

研究一类基于平均驻留时间切换机制的切换型基因调控网络的耗散性分析与控制问题,并考虑时变时滞参数.通过构造多李雅普诺夫函数以及耗散性能指标函数,结合线性矩阵不等式方法,可以得到系统严格$\left\langle Q,S,R\right\rangle-\gamma$耗散的充分条件.通过舒尔补引理,证明满足$\left\langle Q,S,R\right\rangle-\gamma$耗散的基因调控网络系统是指数稳定的.进一步设计状态反馈控制器,通过求解线性矩阵不等式得到控制器参数,并证明所设计的控制器能够确保系统是$\left\langle Q,S,R\right\rangle-\gamma$耗散的.最后,通过数值实例验证了所提方法的正确性和有效性.

针对端口哈密顿微分代数系统,通过$\varepsilon$-嵌入将其转化为含参数$\varepsilon$的端口哈密顿常微分系统.然后基于此参数化系统,提出了两种保结构的模型降阶方法.一是参数矩匹配法:构造参数系统相应频率参数$s$和嵌入参数$\varepsilon$的参数矩,进而通过参数矩匹配获得参数系统降阶模型.得到的参数降阶系统匹配原系统的若干参数矩.最后,取嵌入参数$\varepsilon=0$,得到原始端口哈密顿微分代数系统的保结构降阶模型;二是低秩平衡截断法:利用Laguerre函数构造参数系统的可控和可观Gram矩阵的低秩分解因子,通过投影变换得到近似平衡系统,最后截断较小Hankel奇异值对应的状态变量构造降阶模型.此过程具有一定的自适应性,可以构造满足给定精度的降阶模型,并且计算复杂度较低.上述两种算法均通过施密特正交化构造投影矩阵以保持原系统的微分代数结构.最后,通过数值算例验证了算法的有效性.

本文提出一种学习驱动果蝇优化算法 (learning driven fruit fly optimization algorithm, LDFOA) 用于求解置换流水车间调度问题. 首先, 为提高种群的多样性, 采用混合策略初始化果蝇在解空间中的位置; 其次, 在嗅觉阶段, 构造 4 种扰动算子, 进一步扩大果蝇个体的搜索范围; 在视觉阶段, 收集精英果蝇的特征信息建立概率模型, 个体通过向概率模型的不断学习, 实现果蝇的进化. 此外, 引入迭代贪婪算法的思想对最优个体进行局部搜索, 从而使果蝇导向更有希望的区域. 最后, 采用 Rec 和 Taillard 两种测试集检验算法性能并与目前解决置换流水车间调度问题效果最好的算法比较, 结果显示 LDFOA 算法具有更强的寻优能力.

旅游相关企业可能会因旅游需求的大幅波动而承担运营风险, 特别是 COVID-19 暴发后, 这种波动在很多旅游目的地更加明显. 为了更加精确地描述旅游需求的可变性, 本文开发了基于二次分解集成的旅游需求区间预测方法. 首先, 构建游客量区间值时间序列 (ITS), 根据 ITS 的上下限时间序列推导出中心和半径, 利用二维经验模态分解方法对中心和半径进行分解, 得到多组分解成分 ITS. 其次, 为了更好地提取高频信号, 使用多维变分模态分解方法对最高频的分解区间成分 ITS 进行二次分解. 然后, 使用粒子群优化的核极限学习机 (PSOKELM) 对各组分解成分 ITS 进行建模与预测. 最后, 将所有分解成分 ITS 预测结果进行简单相加, 合成为中心和半径的预测, 再转换为游客量 ITS 上下限预测值输出. 利用夏威夷国内和国际游客量数据, 开展了实证研究, 验证所提出的方法. 结果表明, 与其它基准模型相比, 该模型具有更高的区间预测精度和鲁棒性, 显示其在旅游需求区间预测和可变性估计的有效性.

在实际的在线广告库存投放问题中, 目标群体用户访问网站的数量无法提前准确预估, 这种不确定的曝光供应量对广告投放策略具有较大的影响; 同时, 不确定的协变量信息也会对用户的搜索和浏览行为产生影响, 进而影响目标群体曝光供应量. 本文提出了一个在线广告库存投放模型, 该模型同时对不确定的曝光供应量、协变量信息以及其发生的概率进行了综合考虑. 在现有研究的基础上, 首先基于已有历史数据信息构建包含不确定的协变量情景发生概率, 和相应曝光供应量的矩信息的双层分布不确定集, 并考虑了基于该不确定集的最坏情况下的联合随机机会约束模型. 给出了求解算法, 该算法可以利用现有优化软件快速迭代求解, 最后进行仿真分析, 验证模型和算法的有效性.

共享单车采用分时计费运营模式, 提供随取随停的 “点对点、门对门” 租赁服务, 是城市交通系统的重要组成部分. 目前, 共享单车平台在运营层面存在需求预测不准确、单车调度不合理、故障车回收不及时等不足, 引发严重的供需匹配失衡问题. 鉴于此, 本文研究基于多任务学习的时空需求预测与考虑故障车回收的共享单车动态搬运优化方法. 首先, 充分考虑站点取车需求与还车需求之间的相关性, 采用基于多门混合专家结构的双向长短期记忆网络对取车与还车需求进行联合预测. 为了降低长时间序列的依赖性, 引入注意力机制增强重要信息的关注度. 进一步提出共享单车动态搬运与故障车回收协同优化模型, 其中特别考虑了搬运车辆的充电决策与续航里程约束. 为了满足大规模动态搬运管理的时效性需求, 设计基于模拟退火的自适应大邻域搜索算法对模型进行求解. 最后, 基于纽约 Citi Bike 共享单车骑行数据设计案例分析, 从预测性能、计算时间、运营成本等多个指标验证了所提方法的优越性.

农产品价格波动存在显著的空间传播特征, 国家实施的收储策略对缓解重要农产品价格异常波动的空间扩散有着重要作用. 本文构建了一个由农产品收储网络与价格波动扩散网络组成的双层复杂网络, 基于耦合网络级联失效视角, 以生猪价格波动为现实情境进行参数设置, 模拟不同攻击方式下双层网络的级联失效过程以及实施收储策略对其价格波动扩散的影响; 并基于关键节点保护提出了网络恢复及重要农产品价格异常波动的调控策略. 研究结果表明: 1) 相比随机攻击, 蓄意攻击情形下双层网络的崩溃阈值更低, 速度更快, 且农产品价格波动扩散网络的崩溃速度总是快于农产品收储网络. 2)价格上涨放储时双层网络更加脆弱, 而价格下跌收储时双层网络有更强的鲁棒性; 攻击策略对两个不同情境双层网络影响的异质性主要体现在级联失效的中后期. 3) 对混合防护高拓扑度数与高库存容量关键节点的保护可以有效改善双层网络脆弱性, 缓解农产品市场的 “失灵”, 对保供稳价有着显著正向影响; 在合适时间节点选择关键网络节点介入保护对抑制农产品价格异常波动的空间扩散能产生积极的调控效果. 该研究将为进一步优化农产品收储网络及其实施政策, 科学调控农产品价格异常波动提供理论参考及决策依据.

部分地区为防止产品补贴比例过高而对其设限, 却导致农机企业采取违规失信行为骗取补贴的事件屡次发生, 有必要基于市场收益角度分析其行为发生的内在机理及影响因素. 那么, 市场竞争中农机企业诚实守信会获得市场奖励吗? 本文通过构建双寡头竞争博弈模型分析了两家农机企业选择诚实守信与否对其市场收益的影响, 并利用演化博弈模型考察了双方行为策略选择过程. 研究表明, 较大的补贴力度以及较低的补贴比例限制会使诚实守信的农机企业面临收益损失的潜在风险, 收益损失程度不仅与补贴有关, 还受到农户偏好成本与政府监管的影响; 仅当对两家农机企业的监管强度高于阈值时才具有 “奖励诚实守信, 惩罚违规失信” 的奖惩效应且对促进双方诚实守信具有积极效果, 否则将易引发群体性违规失信; 但是, 过于严苛的监管并不会获得促进效果的明显提升, 而且会加剧农机企业对于违规惩罚成本的转嫁行为, 使农户购机成本增加; 此外, 农机企业通过违规获得更高收益时伴随着产品价格与销量同时增加, 将此市场特征作为识别违规风险的依据纳入监管内容, 有助于政府提高监管效率. 研究结果为政府优化监管机制, 规范农机企业行为提供决策参考.

平台经济背景下企业间竞争模式正逐渐由产品和客户竞争向平台生态竞争转变, 但这种竞争模式的演变机理至今未得到充分论证. 本文考虑资源共享、利益共赢、战略共谋等关键机制, 运用演化博弈方法构建了一个由电商平台、物流企业和商家组成的生态合作博弈模型, 考察了各主体在生态合作过程中的策略选择及其影响因素. 研究表明: 在平台经济环境下要实现多主体生态合作必须同时满足资源共享、整体利益最大化以及多模块协同创新这三个必要条件, 其任一条件的缺失都将导致生态合作破裂. 从影响因素来看, 服务敏感系数、相互信任程度和协同创新贴现因子对生态合作的形成具有促进作用, 而合作成本、协同创新风险和投机收益等因素对生态合作则产生抑制作用. 此外, 资源共享水平对生态合作的影响受资源吸收能力与资源共享积极性的影响, 而协同创新研发投入对生态合作的影响则要视创新风险程度而定. 本研究对平台经济背景下进一步厘清生态合作机制提供理论依据, 同时对企业应如何构筑或融入生态合作联盟提供决策参考.

近年来, 根据实际死亡率调整支付结构,从而将长寿风险在年金持有人和年金发行人之间合理分摊的损失控制策略越来越成为长寿风险领域的研究热点. 文章基于贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗算法,在统一的计算架构下,分析了年金长寿风险分摊的三种路径选择,即设立准备金不足应急准备的传统年金EFA(emergency-fund fixed annuities), 年金给付与实际死亡率完全挂钩的死亡率年金MA(mortality annuities), 以及设立最低保证给付的最低保证死亡率年金MGMA(minimum guaranteed mortality annuities), 并对各路径选择的长寿风险分摊效果进行了评估. 文章研究发现: 1) MA相较于EFA完全转移了年金发行人承担的长寿风险,其精算给付差值$\Delta_{M A}^{\alpha}$优势明显,且其吸引力随着年金持有人的风险厌恶程度$\alpha$的增加而提高; 2) MGMA年金进一步修正了MA年金给付的下行风险暴露,在大于0.90倍最低保证给付下相对于MA具有给付优势,且年金发行人的准备金缺额和偿付能力资本相对于传统年金均有改善.文章对研究结论进行了风险态度、利率、承保规模等参数影响下的稳健性检验, 认为MGMA年金实现了系统性长寿风险在年金持有人和年金发行人之间的重新分摊, 能够有效改善商业年金业务所面临的长寿风险问题.

相对传统线下购物, 线上购物存在信息不对称的困境. 作为解决线上购物信息不对称的一个重要手段, 网络评论显著影响着消费者的购买决策, 从而对商家决策产生影响. 针对由两家制造商与两家零售商构成的供应链竞争系统, 考虑网络评论对消费者选择行为的影响, 本文构建了一个博弈模型研究零售商如何调整产品销售价格以及制造商如何调整批发价格来应对竞争对手的决策. 首先, 建立考虑网络评论影响的消费者效用函数; 其次, 构建基于 Nash 博弈的零售商与制造商竞争定价模型; 然后, 对模型进行推导, 确定零售商和制造商的均衡定价决策. 最后, 分析了网络评论对零售商定价决策, 制造商批发价格决策, 以及零售商与制造商利润的影响. 研究结果表明, 较好的网络口碑以及消费者更加重视网络评论都不一定促使零售商与制造商提高产品价格. 但是, 当网络评论能够提供更多的产品匹配度信息时, 企业之间的价格竞争减缓, 零售商与制造商均提高产品价格. 从利润的角度来看, 在供应链竞争情形下开放网络评论可能同时减少零售商与制造商的利润.

考虑到传统噪声处理方法的局限性, 文章基于特征子空间插值的思想, 提出一种新的处理含噪声数据集的数据合成方法,RELIS(robust equidistant linear interpolation synthesis). 首先, 文章提出了一种创新的无监督聚类算法, 该算法可以将原始特征空间划分为多个具有近似等量样本的特征子空间; 其次, 根据聚类结果, 引入旅行商问题(TSP)的思想来对特征子空间进行排序; 接着, 结合软参数共享机制, 对相邻子空间中的样本进行线性拟合; 最后, 提出一种创新的多阶段最小权匹配方法来获得较优的插值匹配策略, 根据该策略对原始数据集进行等距线性插值. 文章从理论上证明了RELIS方法对不同分布的噪声有优化效果, 并且在模拟实验 中验证了该方法的鲁棒性. 此外, 实验结果表明: RELIS方法还能够显著提升机器学习模型的预测效果.