大气环境治理由属地管理模式向联合防控过渡, 区域联防联控已经成为大气污染治理的重要举措. 但联防联控也无法完全脱离属地治理而存在, 如何协调联防联控与属地治理成为大气污染治理的关键. 本文利用2000--2018年我国311个城市所颁布的12166条大气污染防治政策文本, 并结合无监督学习与空间计量模型, 从政策治理角度对属地治理的政策关联性及其影响效应进行了探究. 研究发现, 地方防控政策以监督监管为主, 包括重污染天气应急管理、污染物排放总量控制、项目管控扬尘控制、移动污染源控制等, 但在具体防控方面各有侧重; 并且地区政策关联性越高, 其污染排放、能源消耗、产业发展也越具有相似性. 结果表明, 污染排放与一些影响因素如环境规制的空间溢出效应, 也是由相似的政策防控体系所导致. 属地治理中潜在的政策关联性可以成为区域联合治理的基础, 通过进一步整合政策关联性较高的地区推进区域环境协同治理. 本研究为大气污染的空间溢出与传导提供了新的解释, 并为区域联防联控提供了可行性方向.

企业持续开展绿色创新活动是推动经济绿色可持续发展的重要动力. 本文以2009--2022年间中国资本市场A股上市公司为研究样本, 实证检验地方政府环保关注度对企业绿色持续创新水平的影响. 研究发现, 地方政府环保关注度能够提升企业绿色持续创新水平, 表现为地方政府环保关注度越强, 企业绿色持续创新水平越高; 区分企业绿色持续创新活动类型发现, 地方政府环保关注度同时促进了源头管控绿色持续创新水平和末端治理绿色持续创新水平, 但对源头管控绿色持续创新水平影响更明显; 影响机制分析表明, 地方政府环保关注度通过增加环保资源补偿与强化企业管理层环保认知, 进而提升了企业绿色持续创新水平; 进一步的异质性分析揭示, 在CEO有绿色经历、稳定型机构投资者、重污染行业和环境重点保护城市的样本中, 地方政府环保关注度对企业绿色持续创新水平的促进作用更为强烈. 经济后果检验表明, 地方政府环保关注度有利于提升企业环保绩效, 能够改善企业环境表现、增加企业环境优势、降低企业污染物排放和环境治理费用. 本文以企业绿色持续创新水平为切入点, 探讨了地方政府环保关注度的微观层面经济后果, 为当前推动经济向绿色可持续发展提供了理论参考.

区块链技术正改变着资金约束企业的融资现状, 不失为解决企业融资难问题的前景方向. 本文考虑了一个融资生产模型, 分析市场需求随机情况下, 资金约束企业进行区块链技术投资向银行进行借贷后的最优生产策略. 探讨了三种类型企业(初始资金投资区块链较为充足企业, 初始资金投资区块链不充足企业, 不进行区块链投资企业)的投资策略, 生产策略和企业利润受企业初始资金, 银行利率, 银行对区块链投资的利率折扣系数的具体影响. 研究发现随着区块链投资效率与企业生产获利水平关系上的不同, 对最优生产和区块链投资有着相反的影响. 区块链投资增加产生的市场需求可以降低企业面临的贷款违约风险. 文章发现区块链投资能够为企业创造更大价值, 降低实际融资成本. 本文对企业面临不同背景下进行区块链投资提供管理启示, 本文还发现银行制定的利率及区块链投资利率折扣将对企业生产起到引导作用.

从“收入”和“成本”双重角度将数字化纳入到银行风险偏好的理论框架, 并在此基础上采用中国银行业的面板数据进行实证检验. 结果发现:银行数字化显著提升了自身的风险偏好. 机制检验表明, 银行数字化通过提高收入端的风控效应和降低成本端的管理成本, 进而提高自身的风险偏好. 异质性分析发现, 数字化对较小规模、资本充足率较低及处于金融业发展薄弱地区的银行风险偏好的影响更为显著. 贷款配置方面, 数字化驱动风险偏好提升会进一步对信用贷款和公司贷款具有显著的促进作用. 进一步研究还发现, 数字化有利于驱动银行“回归本源”更好地服务实体经济, 同时对内部银行绩效也产生了较为积极的影响, 不仅降低了破产风险还提高了收益. 本文有助于深层次理解银行数字化的微观经济后果, 从而为制定提高金融服务实体经济质效的经济政策提供经验支撑.

本文借助遗传算法的基本思想, 构建具有社会学习行为的新凯恩斯模型, 探讨央行沟通对经济主体异质性预期的影响机理. 研究发现:悲观信息冲击会导致经济主体预期分歧急剧加大, 此时央行进行沟通会通过社会学习渠道有效降低经济主体的预期分歧; 悲观信息冲击还会损害央行信誉, 此时央行通过提高信息披露的准确度, 能够缓慢修复信誉进而引导经济主体的预期; 在悲观信息冲击作用下, 央行进行沟通尽管可以有效降低社会福利损失, 但无法完全抵消异质性预期固有的福利成本. 进一步的实证检验证实, 央行更加宽松一致的言行以及经济主体更强的学习能力能够降低通胀预期分歧. 本文从理论和实证两方面验证了央行沟通行为在预期管理中的作用, 可为中国人民银行扎实做好"稳预期"工作提供有价值的借鉴依据.

股票市场作为金融市场的重要组成部分, 股票收益率的研究一直是学术界的热点. 论文基于股票最高价和最低价两极值信息提出一种新的股票收益率分解方法, 将股票收益率方向预测转化为股价上升比率是否大于1/2的问题, 进而基于B-CARS模型来预测股票收益率的方向. 实证分析以标普500指数和沪深300指数为研究对象, 对股票收益率方向进行估计预测并构建投资策略, 将其与基于最高价或最低价单一极值信息的B-CARS模型和传统的logistic模型、支持向量机进行对比分析. 实证结果表明:基于两极值信息的B-CARS模型在股票市场有较好的预测能力, 且优于单一极值信息的B-CARS模型和常用预测模型, 说明股票极值信息可以为股票收益率方向的预测提供更多的有效信息进而提高预测准确性, 该方法可以很好地应用于股票收益率方向的预测中.

在低碳转型的背景下, 中国的电力系统需要尽快完成由以煤电为主转向以风光等可再生能源为主的低碳转型. 随着风光发电在电力供给侧的占比逐渐增加, 由风光发电带来的波动性和不稳定性等问题会给电网带来越来越大的运行压力, 同时中国的电力需求也依然保持较快的增长速度, 面对需求侧的增长和供给侧的结构转变, 电网需要配置更多的灵活性电源来保证自身安全稳定运行. “储能+风光”和“CCS (carbon capture and storage, 碳捕获及封存)+煤电”是两种可行的低碳稳定的灵活电源方案, 本研究基于小时级电力负荷, 通过构建仿真模型平衡电力供需, 考虑碳排放, 电力需求, 可再生发展目标等因素, 评估并对比“储能+风光”和“CCS+煤电”两种方案. 结果显示风光发电占比较低时, “储能+风光”成本更低; 风光发电占比较高时, “CCS+煤电”成本更低. 可以预见, 未来“储能+风光”和“CCS+煤电”都有其发展的必要性. 政府应当并重布局发展CCS和储能, 保证在“CCS+煤电”成本优势点到来时已经形成完整成熟的产业链和市场环境.

火电的成本疏导问题备受关注. 在明确成本构成、界定"成本疏导"内涵的基础上, 以供应链视角对成本疏导情境划分, 建立电力供应链模型对绩效结果进行推导, 通过情境对比与数值模拟进行验证. 研究表明: 1) 若碳排放配额既定, 则在电-碳市场中火电企业主动采取碳减排将更有利于扩大其利润空间; 2) 火电企业向下游节点为电力大用户进行成本疏导的积极性更高、经济性更强、环保性更明显, 而火电企业通过下游节点电力零售企业向电力小用户进行成本疏导的效率则更依赖于有效的合作关系; 3) 在合作机制不健全的情况下, 成本转移更有利于保障火电企业的碳减排成效与利润, 但随着各级市场的不断完善, 火电企业与下游节点的契约性价格折扣合作机制将更有利于成本的疏导.

有效应对邻避效应是新时代社会治理与民主制度建设的紧迫议题, 补偿作为消除负外部性与调节利益失衡的有效手段, 是邻避治理的重要政策工具. 本文考虑居民心理损失的不确定性与管理者声誉波动, 提出基于利益共享机制的邻避补偿策略. 通过刻画不确定损失对管理者决策的影响, 本文引入声誉波动函数, 构建双层规划模型探究最优利益共享机制. 结论强调了利益共享机制与不同类型邻避设施的适配性, 共享总正外部性实现的补偿方式能有效促使管理者的决策兼顾社会整体利益与周边居民利益; 同时, 分析揭示了利益共享机制将引发管理者声誉提升与总补偿额提高、激励效果提升之间的冲突, 当面对高正外部性效应设施与极端心理损失居民时, 管理者对高声誉的追求是不明智的; 此外, 纯利他心理的引入能有效解决利益共享机制面对低正外部性效应设施时的低效激励问题, 缓解甚至消除了声誉与总补偿额提升之间的冲突, 并放松了对管理者的高声誉目标要求. 分析结论可从邻避补偿机制设计、管理者声誉管理以及纯利他心理引导三方面为应对邻避效应提供建议.

针对"小规模、分散化"经营下农业生产效率低、农产品本地销售难的问题, 考虑土地全程托管服务对农产品生产与销售环节的影响, 建立了农业企业主导的土地全程托管服务Stackelberg博弈模型, 以无托管服务的情形为基准, 研究"专业型"和"兼业型"两种土地托管服务中, 农业企业和农户的服务与生产策略, 并分析两种模式对农业企业和农户利润的影响. 研究发现:1)服务性价比较高时, 两类托管服务均能增加农户利润. 服务性价比较低时:若本地农产品市场需求较高, 则托管服务不能增加农户利润; 若本地农产品市场需求中等, 则仅有"专业型"服务能增加农户利润; 若本地农产品市场需求较低, 则"专业型"和"兼业型"服务均能增加农户利润. 2) "专业型"托管服务助农效果更强, 但会导致农业企业"高风险、低收益"困境, 无法形成稳定的利益联结. 3) 在土地托管服务性价比较高或本地农产品市场需求较低, 且农户未面临严重土地约束时, "兼业型"托管服务能同时提升农户与农业企业的利润, 实现共赢.

针对当前我国互联网医院运作中的医疗服务资源分布不均衡难题, 研究医疗渠道服务能力分配策略与医疗服务体系的运营绩效问题. 通过构建排队论框架下的序贯博弈决策模型, 探讨企业、医院及患者各主体间的动态决策关系, 获得支付价格、服务能力分配率及各渠道患者就诊率的均衡决策. 研究结果表明, 互联网医院服务模式下, 实体医院分配给平台的服务能力取决于需求量和线下线上渠道患者诊疗时间比率. 当线下线上渠道患者诊疗时间比率较为中等且需求量较小时, 应将部分服务能力分配给线上渠道, 剩余能力留给医院, 使两种渠道共存于市场. 否则, 仅有单渠道存在于市场, 即无论需求量大, 还是需求量小, 若线下线上渠道患者诊疗时间比率较大时, 全部服务能力应分配给平台, 仅开展线上医疗服务; 若两种渠道患者诊疗时间比率较小, 全部服务能力都留给实体医院, 仅开展线下服务. 重要的是发现, 医院主导型互联网医院更有利于运营利润和社会福利提升, 但企业主导型互联网医院对患者等待时间降低和患者福利提高更有利.

患者的身体状况具有异质性和复杂性, 在术前往往难以准确预估患者的手术及术后恢复时长, 为医院制定手术调度方案带来了挑战. 医疗信息化产生了大量医疗数据, 有效利用历史相似患者的诊疗数据, 可以为新到达患者的手术调度提供指导. 本文考虑了患者手术时长和术后恢复时长的不确定性, 基于机器学习方法构建了患者特征驱动的不确定集. 以最小化调度周期内运营成本为目标, 建立患者细分视角下的手术资源协同调度两阶段鲁棒优化模型, 并设计列与约束生成算法进行精确求解. 利用医院现实数据进行数值实验, 结果表明患者特征驱动的鲁棒优化方法可以提高手术调度方案的质量, 并缓解下游床位的短缺现象.

本文基于人口网络分析个体保护意识及人口流动对于传播过程的影响, 构建了考虑个体保护意识及区域间人口流动的易感-感染-康复-易感(SIRS)流行病传播模型. 将个体保护程度作为随机变量引入流行病模型, 并利用排队系统模型描述人口流动下的流行病传播过程. 本文使用随机过程方法计算出易感个体、感染个体及康复个体数量的期望, 用于分析流行病的发展情况. 实验结果表明, 个体保护意识能够降低个体感染概率, 某区域的人口输入速率增大会导致感染个体数量增多, 验证了理论分析的正确性. 此外, 将该模型应用于现实流行病数据, 得到了较好的拟合效果.

现实世界中, 传染病扩散往往伴随着正确与错误消息的竞争传播. 而正确与错误消息的竞争传播对传染病的扩散又产生显著影响, 这为流行性传染病传播机制研究和突发公共卫生事件防治带来巨大挑战. 当前把消息竞争传播与传染病扩散综合起来的耦合动力学模型研究尚不充分. 结合动力系统分析和仿真模拟方法, 提出一个两层多路复用网络中的耦合扩散模型, 研究正确消息和错误消息之间的竞争如何影响到传染病的扩散时间与范围. 综合微观马尔可夫链分析和仿真实验的研究结果表明, 消息层的竞争传播模式会严重影响传染病的扩散范围. 群体认知水平会通过影响消息层的竞争传播来促进或抑制传染病的感染范围. 特别是, 消息层中正确消息和错误消息的盛行时间、以及正确消息初始传播的时刻, 对传染病传播范围的影响至关重要. 研究结果对指导消息竞争与疾病耦合传播情境下疫情精准防控具有借鉴意义.

针对资源限制下随机仿真优化的预算分配问题, 本文综合对冲思想与Portfolio策略, 引入考虑偏差与方差的资源分配准则, 提出了一种基于有限资源组合分配的两阶段贝叶斯优化方法, 以期更好地解决仿真预算和优化精度的权衡问题. 首先在初始样本集合上综合考虑内外部噪声对输出响应的影响, 构建异方差随机Kriging模型; 其次在搜索阶段基于Portfolio策略, 优化采集函数得到序贯优化点集合, 并依据其性能表现计算自适应选择概率; 然后在分配阶段运用考虑偏差与方差的资源分配准则为采样点分配预算; 最后, 通过Hartmann-3维测试函数和随机需求下的库存问题, 将本文所提方法与现有组合优化算法进行比较, 实验结果表明, 本文所提方法兼具较好的全局寻优能力与稳健性.

传统协作配送只考虑物流企业参与意愿, 一般没有考虑客户是否愿意接受联盟其他成员的配送服务. 为此, 本文分析了客户愿意参与协作比例与物流企业可节约成本之间的关系, 并设计了激励客户参与协作配送的最优价格折扣策略. 首先, 构建了不同客户参与比例下量化联盟总配送成本的车辆路径优化模型, 设计了求解模型的自适应大邻域搜索算法. 其次, 基于需求弹性理论刻画客户参与比例与价格折扣之间的函数关系, 使用Shapley值法分摊不同折扣下联盟的总配送成本, 进而计算各物流企业提供折扣后的利润. 然后, 以物流联盟成员平均利润最大化为目标, 基于最小二乘法拟合和牛顿法原理, 提出了能够根据各物流企业客户总数、配送价格等信息, 快速计算最优折扣的估算方法. 最后, 通过Solomon标准算例和实际案例对模型和策略的有效性进行了验证. 研究结果表明:在不同的弹性需求市场中, 采用文章提出的价格折扣策略后, 物流企业平均利润可提升至未提供折扣时的1.5～4倍; 最优折扣估算方法的求解精度可控制在97% 左右, 相应利润与实际最优利润的偏差平均只有3.5%.

餐食外卖配送问题具有订单请求动态到来和餐厅备餐时间不确定等特征, 且通常需要在订单到来时以"快速响应"和"秒级决策"的方式进行在线管理. 本文针对同时考虑动态订单和随机备餐时间的动态随机餐食外卖配送问题, 以最小化交付延迟为目标, 建立了基于路径的马尔可夫动态决策模型. 基于强化学习中的离线价值逼近算法, 将未来事件的影响明确刻画为与决策动作相关的未来期望回报值, 同时, 设计新订单延迟策略和动态时间缓冲策略加以整合, 提出一种有效的在线决策方法进行求解. 为快速有效地估计未来期望回报值, 定义决策时间、订单服务状态、订单时间松弛和订单时间缓冲为回报值的成本结构的关键特征, 并将回报值分解到决策后状态下的每个订单层面来近似. 数值实验表明:本文方法能做出即时有效的在线决策, 单决策点的平均决策时间为0.04 s; 设计的新订单延迟策略和动态时间缓冲策略合理有效. 所获得的管理启示可为外卖平台配送运营决策提供借鉴.

如何从日益增多的线上投诉中挖掘出潜在的产品缺陷信息已成为制造商和监管部门质量管理工作的重点和难点. 为此, 本研究提出了一个全新的基于主题模型的产品缺陷信息识别模型. 该模型首先利用引导式主题模型的优势, 通过缺陷词典事先确定缺陷主题数量, 提取出与行业标准内容一致的缺陷主题, 并根据这些主题对投诉进行多标签分类; 另外, 针对投诉附带信息的非结构化特点以及投诉内容缺陷词的稀疏性分布规律, 模型融入了产品特征建模以及自适应性词加权两种改进机制, 进一步提升了缺陷识别的性能. 本研究收集了国内汽车权威平台115,668条线上投诉进行实验, 实验结果表明所提模型相比于潜在狄利克雷分配等现有主题模型能生成与行业的实际缺陷分类一致的缺陷主题, 还能分析产品的品牌, 能源类型等特征对投诉中缺陷主题概率分配的影响. 模型在F1指数, AUC指数, 汉明损失, 排序损失上明显优于对比的其他主题模型. 模型的产品特征建模, 自适应性词加权和引导式主题模型结构确保了本模型在各评价指标上的精度表现. 该研究可帮助制造商和监管部门及时监管产品质量水平, 保护消费者合法权益.

随着卫星能力的提升和应急需求的常态化, 传统的集中式任务规划或面向单个应急任务的分布式协同规划已经难以满足现有卫星的协同规划需求. 针对批量应急任务需求, 研究分布式卫星在线协同问题. 首先, 基于合同网机制, 针对批量到达任务所导致的通信量激增和循环求解问题, 提出了一种基于双层禁忌搜索的改进合同网机制(improved contract network protocol based on two-layer tabu search, ICNPTS). ICNPTS将原问题分为标书制作问题和评标问题, 并利用历史招投标信息, 对传统合同网流程提出三个改进机制. 其次, 为标书制作问题提出冲突消解的禁忌搜索算法以生成标书; 将评标问题建模为二部图最大权多重匹配并采用基于支配边集的多重匹配算法进行求解. 最后, 通过数值实验, 验证了ICNPTS在减小卫星间通信量和提升协同效果上的有效性.

原油是关系国家经济和安全的重要一次性能源. 定量模拟评估原油供应链风险, 研究如何制定和完善突发扰动事件下的调控措施, 是保障我国原油供应链安全和经济增长的基础. 基于此, 首先在分析影响原油供应链安全国内外因素的基础上, 借助系统动力学方法构建反映原油供应链系统风险因素间相互作用关系的调控模型. 通过模拟仿真, 评估突发扰动事件发生时, 长、短期调控措施分别对原油供应链风险和GDP恢复率产生的影响. 其次, 利用仿真模型调试出满足GDP恢复率最优的多环节调控组合和调控尺度, 分析这些组合措施下的原油供应链风险变动情况, 以揭示调控组合措施搭配和调控尺度变化规律. 结果表明: 1) 相对于单独实施长、短期调控措施, 两者搭配实施能够更好地抑制原油供应链风险, 提升GDP恢复率, 且对风险的控制效应随着长期调控措施尺度的增加而提升. 2) 长期调控措施对原油供应链风险的抑制作用存在直接效应和间接效应, 间接效应主要是通过相机减少短期调控措施种类与尺度而实现的. 3) 原油的紧急进口可行性是影响国内原油供应链风险的关键因素, 紧急进口可行性越低, 国内原油供应链风险越高.

在新时代背景下, 实现经济社会高质量发展的根本途径是城市发展效率提升, 而数字经济在其过程中发挥着重要驱动作用. 本文构建了数字经济驱动城市发展效率提升的理论分析框架, 并采用时空双固定的空间杜宾模型实证检验了数字经济对城市发展效率的影响及空间溢出效应. 研究发现: 1)数字经济明显促进了本地区及周边地区的城市发展效率, 并且该结论通过了一系列稳健性检验仍然成立; 2)数字经济通过提高社会效益、 经济效益和生态效益来促进城市发展效率提升, 但提升作用受限于土地效益的减低, 同时产业融合、 技术进步以及城乡融合在其中发挥着重要的机制作用; 3)数字经济驱动城市发展效率提升的作用呈现出"先降后升"的非线性变化趋势及空间溢出特点; 4)数字经济对城市发展效率的影响存在城市等级和地理区域异质性, 即在行政级别高和人口规模大的城市, 以及东部和北方地区, 数字经济驱动城市发展效率提升的作用更为明显. 以上研究结论意味着, 当前我国应以城市发展效率作为经济高质量发展的重要考量目标, 并将数字经济发展作为驱动城市发展效率提升的主要动力.

为系统探讨区域协同发展对城市蔓延的影响, 本文首先构建了区域协同发展影响城市蔓延的理论框架; 其后, 采用固定效应模型、 门槛效应模型、 空间计量模型和空间门槛模型揭示区域协同发展对城市蔓延的影响效应、 非线性作用机制以及不同阶段区域协同发展对城市蔓延的空间门槛效应、 空间溢出边界. 结果表明: 1)区域协同发展对城市蔓延具有抑制效应. 在此基础上, 门槛效应表明两者关系存在"先促进、 后抑制、 再抑制效应加强"的非线性特征且受到人口流动、 产业发展、 环境关注以及交通建设的门槛约束. 2)本地区域协同发展水平提升会加剧邻近地区的城市蔓延, 具有明显的"以邻为壑"特征, 但空间效应的衰减边界仅为280千米. 3)随着区域协同发展水平的提升, 其对本地城市蔓延的抑制作用将不断提高, 而对周边地区城市蔓延的促进作用将不断减少. 4)在区域协同发展的不同阶段, 其对城市蔓延的空间溢出效应均表现出波浪型的空间距离衰减特征, 且辐射边界随着区域协同发展水平的增加而收缩.

供应链金融作为一种新型金融服务, 对于企业提升融资效率、 降低交易成本有着重要作用, 而巨大利益背后往往伴随着伪供应链金融事件频发, "供应链安全"逐渐被提升到宏观国家安全体系的层次. 本文利用2007--2021年沪深两市A股非金融类上市公司的数据进行实证研究发现, 开展供应链金融会显著降低企业的风险承担水平, 且在非国有企业、 小规模企业中体现得更加明显. 机制检验表明, 供应链金融会通过提高公司经营效率、 缓解投资不足、 稳定供应链关系等传导路径增强产业链供应链韧性进而降低上市公司风险承担水平. 此外, 拥有良好银企关系、 行业竞争度更高、 管理层风险偏好更高的企业, 可以更大程度地增强供应链金融对降低企业风险承担的作用. 在当前企业面临环境不确定性较高的背景下, 本文研究为企业开展供应链金融以降低企业生产经营风险与财务风险进而维护产业链供应链安全提供可行思路.

绿色低碳发展战略为商业银行的风险管理特别是碳风险管理带来更多机会与挑战. 本文运用2012--2021年240家商业银行数据, 构建了一种银行碳风险测度指标体系, 实证分析银行碳风险对其贷款风险的影响, 从高碳行业贷款规模和贷款集中度视角考察其作用机制, 并提出对策建议. 研究结果显示: 银行碳风险增加会显著提高银行贷款风险; 制造业和建筑业等行业贷款规模扩大或贷款集中度增大, 会加剧银行碳风险聚集, 进而加大银行贷款风险; 地方性商业银行的绿色信贷实践能有效缓解其碳风险; 碳排放政策将对银行碳风险产生影响, 当低碳试点城市政策和碳交易试点政策叠加时, 能有效减缓地方性商业银行碳风险对其贷款风险的影响. 本文为新形势下银行碳风险管理提供了政策参考.

本文提出了基于降噪-混频-分解的集成方法, 以上海原油期货(INE)和国内外原油现货为例, 估计全球经济政策不确定性冲击下最优套期保值比率. 该方法在对价格序列充分降噪前提下, 使用混频手段测度相依性并获得初始套期保值比率, 继而引入"分解-集成"思想, 在对初始比率开展频率分解基础上, 进行综合集成, 获得最终套期保值比率, 以谋求最大限度降低原油现货风险. 全样本和样本外检验结果表明, 该集成方法的套期保值效率明显优于对照组. 并且, INE对胜利原油(Shengli)的套保效果最佳, 而对布伦特原油(Brent)的套保效果最差. 稳健性检验也验证了以上结论. 本研究旨在理论上提供最优套期保值比率全新估计方法, 在实践上为原油投资者制定风险管理策略提供新路径.

在农户风险持续暴露背景下, 立足中国土地产权管制与农村金融生态不完备情境, 本文依据宁夏、 重庆、 四川三省份农地经营权抵押融资试点地区入户调查数据, 运用机器学习方法识别农户信用风险, 并验证了该方法与传统模型相比的有效性, 在此基础上进一步采用 CreditRisk+ 模型度量了农户信用风险损失. 调查统计显示, 农户农地经营权抵押贷款违约率较高, 为 10%, 且以主动违约为主. 研究发现, 机器学习方法中的随机森林模型可有效识别信用风险关键因素和预测违约概率. 进一步地, 农户农地经营权抵押贷款信用风险损失和单笔贷款风险敞口较高, 且在极端事件冲击下损失增幅明显. 此外, 现有风险控制框架下增加农户被动性违约动机的考察, 有助于金融机构优化金融资本结构, 完善风险控制策略. 据此, 提出加快金融科技发展、 完善农村征信体系、 创新风险预警工具等建议.

本文基于2012--2020年中国A股主板市场的股票日度数据, 建立了空间权重矩阵具有时变特征的非平衡面板空间杜宾模型 (SDM), 对涨跌停板的溢出效应进行了研究. 实证结果表明, 股票的涨停板和跌停板能分别负向和正向地预测关联股票的未来收益率, 说明涨停板具有显著的负向溢出效应, 而跌停板具有显著的正向溢出效应. 本文进一步发现在涨跌停板的影响下, 关联股票间可能存在流动性的替代效应, 股票的涨停板不仅会吸引更多的资金流入, 而且也可能会增加其他关联股票的资金流出压力, 跌停板的情况相反. 此外, 本文发现在投机交易者的影响下, 股票的套利限制越高, 其触发涨跌停板而产生的溢出效应越强. 最后, 本文还发现涨停板和跌停板在未来短期内会对其他股票产生显著的波动溢出效应, 从而加剧市场的价格波动.

违约预测作为金融机构区分潜在违约借款人的有效工具, 一直被用于信用风险评估领域. 针对传统Stacking方法中元分类器较弱、 预测效果不理想的现象, 构建基于Stacking集成学习的违约风险预警模型. 根据多种基准模型对比思路, 在准确率等六个模型评价指标上, 验证Stacking 模型对中国A股3425 家上市公司违约风险预警的有效性; 基于德国等五个公开信用数据集, 通过Friedman检验与Bonferroni-Dunn检验, 验证本文模型的稳健性. 创新与特色: 一是通过Lasso-logistic模型, 在众多指标组合中, 遴选违约鉴别能力最大的指标组合. 二是基于不同的基分类模型组合确定最优元分类器, 构建Stacking 集成学习模型预测上市公司违约风险, 证明了不同方法的模型组合可以提高违约预警模型的分类性能, 为公司信用风险评价研究提供新思路. 研究表明: 采用最优元分类器构建Stacking模型的违约预测精度F-measure 有所提高; 在多个评价指标上, Stacking 模型的预测性能普遍优于逻辑回归、 决策树等多种基准模型; "带息债务/全部投入资本" "货币资金比例"及"审计意见类型"等指标对预测公司未来1～5年的违约风险具有重要作用.

借助我国IPO市场注册制和核准制并行的独特场景, 基于注册制下保荐业务工作底稿提交审查的政策规定, 通过考察保荐代表人在注册制市场IPO保荐经历对其核准制IPO客户信息披露质量的影响, 评估注册制改革的跨市场溢出效应. 研究发现: 具有注册制市场IPO保荐经历的保荐代表人会显著提升其核准制IPO客户信息披露质量. 机制检验发现: 保荐代表人的经验积累效应, 尤其是其同行业保荐经历, 以及个人声誉机制是注册制改革产生跨市场溢出效应的重要渠道. 拓展性检验发现: 保荐机构声誉、 客户业务复杂度会显著增强保荐代表人注册制保荐经历对其核准制IPO客户信息披露质量的作用. 经济后果检验发现: 保荐代表人注册制保荐经历可以降低其核准制客户IPO抑价率, 并促进其客户的长期绩效. 本文基于保荐代表人这一IPO市场重要中介机构的视角, 量化评估了注册制改革产生的跨市场溢出效应, 为我国继续完善全面推行的注册制以助力资本市场高质量发展提供了理论支撑.

改善农民工的就业表现, 是目前我国快速推进新型城镇化的关键所在, 也是实现共同富裕的内在需求. 为此, 本文基于2017年中国流动人口动态监测调查 (CMDS) 数据, 以方言衡量文化, 系统研究了流入地的文化多样性对农民工就业表现的影响及其作用机制. 实证结果表明, 流入地文化多样性越丰富, 农民工的小时工资显著越高. 在使用宋代民族战争作为工具变量进行估计后发现, 文化多样性每提高1个标准差, 农民工的小时工资提高13.0%. 机制分析发现, 流入地的社会包容性和农民工的非认知能力提升是文化多样性提高农民工就业表现的作用机制, 这两个作用机制均使得农民工能够进入到收入较高的现代服务业, 从而提高就业表现. 进一步分析发现, 文化多样性对男性、 青年和受教育程度较高的农民工群体效果更加明显. 本文拓展了移民就业表现和文化与经济两个领域的研究文献, 从微观视角为理解文化多样性在经济增长中的作用提供了有益见解. 本文的政策含义在于, 推动城市形成多元包容的文化氛围, 提高农民工的非认知能力, 有助于实现城乡融合与共同富裕.

为了更好地突出分数阶累加算子的新息优先性以及提升波动型数据的预测精度, 提出一种新息优先分数阶累加的改进型灰色Verhulst模型. 首先, 基于Toeplitz矩阵理论详细研究了新息优先分数阶累加算子的性质, 导出了该算子满足新息优先性的条件. 其次, 给出了改进型灰色Verhulst模型的建模过程, 并用遗传算法寻求新息优先分数阶累加算子中的最优参数. 最后, 将改进型灰色Verhulst模型用于两个具有波动型数据特征的实际案例. 数值结果验证了新息优先的重要性以及本文的理论结果, 且新模型的拟合和预测精度均高于传统的灰色Verhulst 模型、 分数阶累加灰色Verhulst模型和新息优先灰色Verhulst模型.

多视角和多层次是粒计算(granular computing)中问题求解的两个基本原则. 划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型, 遵循多视角和多层次的原则, 能够从多个视角和多个层次来描述和解决问题. 但是划分序乘积空间是一种格结构, 在划分序乘积空间中寻找合适的问题求解层通常是一个NP难问题, 特别是当视角和层次存在冗余时, 会导致划分序乘积空间结构庞大且复杂. 因此通过对视角和层次的约简, 可以有效降低划分序乘积空间的复杂性. 现有的度量指标, 例如决策支持度、 条件熵、 最大包含度和距离度量等, 不能有效地对视角、 层次和属性进行约简, 本文在划分序乘积空间中将距离度量、 最大包含度和最大决策的概念相结合, 引入了一种新的基于距离度量最大包含熵的单调不确定性度量标准. 在此基础上, 分别定义了视角重要度、 层次重要度与属性重要度, 并且分别给出了视角、 层次和属性的约简算法, 可以对多个视角进行约简、 多个视角中的多个层次进行约简和对每个层次中的属性进行约简, 有效降低了划分序乘积空间下的复杂度. 实验结果证明了, 所提约简算法的有效性.

企业生态系统通过网络结构与功能机制, 在生产要素的运作过程中考虑上下游关系和空间布局, 形成关联网络. 为探究企业生态系统的作用机制, 分析在不同场景下适应性互惠的主体如何评价, 本文构建了整合式评价方法. 通过节点网络的结构特征, 基于系统群聚特征(如功能性或资源性群聚), 判断链群的状态, 考虑企业生态系统网络结构, 通过链群互惠判断和链群互惠效用的联合分布来改进链群互惠效用. 同时, 通过网络节点互惠判断区分连接形式(与现有互惠节点连接、 与新节点连接和随机连接), 从而量化网络节点在生态系统中的适应性变化. 结合高阶网络结构参数的共圈特征, 修正节点的生态系统适应度. 本研究应用场景涉及评价要素的整合方式, 以及整合哪些要素的判据, 同时解析了特定场景下的嵌入式评价和脱嵌式评价模式. 其中嵌入式评价侧重于链群评价, 而脱嵌式评价侧重于节点评价. 经过调节后, 企业生态系统存在多种状态, 如理想状态、 正向演化状态、 结构调整状态、 系统呈扩张状态和不适配状态等. 本研究为企业生态系统研究提供了整合式评价的研究视角, 并在不同应用场景下分析了适应性互惠的决策建议, 有助于企业基于适应性互惠进行生态系统结构的优化和调节.

流动资金是企业赖以生存和发展的根本, 经济不确定性、 不确定需求、 低效率管理等易造成资金流管理混乱. 企业还会受到生产成本、 订购成本、 融资利率等不确定性的干扰, 这将直接影响他们的运营策略, 进而造成系统出现严重的波动性. 协同控制的优势在于整体协同合作, 使系统更具柔性, 可高效地应对变化和挑战. 对此, 加强资金协同管理不仅能提高其利用价值和效率, 还能提高系统的稳定性. 为此, 设计一种动态环境下的资金协同控制策略以实现系统的降本增效. 首先, 考虑一个二级供应链金融系统, 构建一个包含节点企业的状态资金转移和系统总成本方程的基础模型. 然后, 利用T-S模糊系统将基础模型转化模糊多模型系统, 来降低协同控制切换过程中对系统造成的干扰. 其次, 通过多个仿真实验来验证方法的可行性和控制策略的有效性. 最后, 通过仿真结果分析给出了一些管理启示和决策支持.

基于文献分析构建了以承发包双方之间竞合关系为自变量、 项目价值增值为因变量、 项目不确定性为调节变量的理论模型. 通过规范性文件分析和专家访谈, 开发竞合关系测量量表, 并结合探索性和验证性因子分析法对量表进行修订和验证; 基于194份有效数据, 采用层级回归分析法对理论模型进行实证检验. 研究表明: 1) 竞合关系具有二阶维度结构内涵, 其中, 合作关系由承包人介入时点、 承包人合理化建议的提出、 信息沟通3个子维度构成, 竞争关系由合同计价方式、 "优质优价"条款、 承包人合理化建议的利益分享、 监管力度、 争议解决5个子维度构成; 2) EPC (engineering-procurement-construction)项目中竞合关系与价值增值之间呈倒 U 型关系; 3) 项目外部环境不确定性和参与者行为不确定性负向调节倒U型关系, 项目自身不确定性正向调节倒U型关系.

考虑定制出行背景下常规乘客和特殊乘客的异质性需求, 从网约共享出行平台运营视角分析了乘客出行选择和司机供给选择, 对定制-常规双服务模式进行建模求解, 推导需求响应的双边定价策略. 研究表明, 为实现利润最大化, 平台应分别在小规模、 中等规模和大规模市场中选择不提供服务、 提供定制-常规双服务和仅提供定制服务. 在双服务模式下, 常规乘客有效到达率随市场规模呈倒U型变化, 平台通过对不同乘客实施价格歧视, 可显著提高市场覆盖率和盈利能力. 尽管双服务模式提升了整体社会福利, 却可能降低常规乘客的消费者剩余, 且在市场规模较大或司机提供定制服务成本较低时更为明显. 本研究为网约共享出行平台运营定制服务提供了理论和实践启示.

参考质量效应下, 农产品的品牌商誉、 质量以及市场需求之间存在复杂的动态反馈关系, 使得生产、 保鲜及品牌营销策略的绩效具有非线性和反直观性. 本文构建考虑消费者参考质量效应的区域品牌农产品三级供应链系统动力学模型, 运用Vensim DSS软件的内置Powell爬山算法, 生成不同情形下生产商产出质量努力、 经销商保鲜努力及零售商品牌营销努力水平的最优组合, 并基于此设计4种仿真情景, 模拟不同努力水平组合下区域品牌商誉、 各主体利润的动态演化过程, 分析质量、 保鲜和营销策略的动态影响机制, 以优化供应链的运营策略. 结果表明: 生产商的质量努力水平是控制系统绩效演化动态的关键决策变量, 农产品的品牌商誉及经销商、 零售商利润与产出质量高度正相关, 但保持高产出质量的努力成本投入会使生产商自身利润受损严重; 在参考质量效应影响下, 品牌商誉由非均衡动态趋向均衡状态的演化路径充满振荡, 且波谷随生产商质量努力水平的降低而下降明显. 基于系统动力学建模与仿真, 从行为运营的视角研究供应链主体决策的绩效动态, 是对当前基于分析模型方法、 聚焦均衡控制策略研究的有益补充.

为解决可编组自动驾驶公交和传统电动公交混合运营下的行车计划问题, 本文考虑二者的功能和成本差异, 结合跨线调度和分段充电策略构建混合公交系统行车计划优化模型. 模型以两类公交的运行成本、 空驶成本、 购置成本以及充电成本最小化为目标, 决策场站车队规模及车辆的车次链. 针对该整数非线性规划模型, 本文设计"初始解生成与列生成框架"的两阶段求解算法, 并选取北京市某场站四条运营线路进行案例分析. 结果表明: 与单线调度的公交系统相比, 跨线调度策略能够提高7.2%的车辆利用率, 降低23.3%的运行成本和21.93%的购置成本. 相比于多车型的传统电动公交系统, 可编组自动驾驶公交的引入使得编组单元的平均使用次数达到3.58次, 系统的平均车辆使用次数增加0.53次, 有效提高车辆使用率. 为混合公交系统下多线路公交行车计划提供优化建议.