前景理论视角下废旧动力电池回收监管演化博弈分析

废旧动力电池具有较强的负外部性,违背了新能源汽车设计的初衷。为促进废旧动力电池有效回收,将前景理论与演化博弈论耦合,综合考虑政府、企业(汽车生产)和公众之间的利益,促使政府和公众对企业进行共同监督,构建三方博弈模型。针对初始意愿、罚款组成、风险态度系数和损失规避系数的不同情况,进行模拟数值仿真,并结合现实中废旧动力电池的认识度、奖惩机制和盈利信心进行分析。研究表明:提高公众或政府的初始监督意愿,可以促进企业回收废旧动力电池;当企业的回收策略为亏损时,提高企业对公众的补偿金额、降低企业的风险态度系数和损失规避系数,可以促进企业积极回收;在废旧动力电池回收过程中,共同监督的效果优于单独监督。

基于前景理论的绿色建筑供需主体演化博弈分析

为了促进绿色建筑市场供需双方的交易,系统考虑政府激励等客观条件及主体行为特征对其决策的影响,结合前景理论和演化博弈理论构建开发商开发行为和消费者购买行为的两方博弈模型,通过数理推导和数值仿真揭示了各类因素对绿色建筑发展的影响机理。研究表明:随着供应商绿色水平的提高,不同转型能力的开发商开发绿色建筑的概率越大;消费者可接受的绿色建筑溢价会随着消费者绿色偏好的增加而增加;政府应根据供需市场环境灵活调整对开发商和消费者的补贴;主体对选择绿色建筑时带来的增量收益表现得越理性、损失风险偏好越大,越趋向选择绿色建筑。

基于前景理论框架和Heston模型的行为期权定价

行为期权定价是当前国际金融领域的热门研究主题之一。虽然随机波动率模型已成为国际衍生品定价领域的标准模型,但该模型对短到期期权(尤其是虚值期权)的定价仍不准确,其原因之一是传统的期权定价方法忽略了现实市场中的非理性心理和行为因素。针对上述问题,本文运用前景理论期权定价框架,引入价值函数来刻画投资者面对收益与损失的前景价值判断,引入决策权重函数来修正Heston随机波动率模型刻画的资产价格路径的概率密度函数,将期权合约签订与交割的现金流视为分散的心理账户情形,在市场均衡条件下推导出Heston模型下欧氏行为期权的定价公式。上证50ETF期权的实证结果表明:考虑了前景理论的Heston随机波动率模型,能显著地提升短到期虚值期权的定价准确度;参数校正结果发现,定价性能的提升要归因于Heston模型中纳入的表征非理性心理与情绪的行为参数;相对而言,投资者对实值期权的风险态度偏中性,因此行为参数对其定价精度的提升有限。

基于前景理论的即时物流骑手交通违规监管演化博弈分析

为治理即时物流骑手交通违规引发的道路交通安全问题,以前景理论替代期望效用理论,构建融入主观概率权重函数与价值函数的骑手违规配送监管演化博弈模型,分析了即时物流平台监管与骑手配送决策的互动关系与影响因素,进一步引入声誉激励机制构建骑手关于配送收入的决策行为影响模型,探究了平台对不同风险态度骑手违规配送治理的新思路。研究表明:骑手选择合规配送的比例与平台查处违规配送概率及罚金、骑手违规配送下交通事故发生概率及损失呈正相关,与骑手合规配送成本呈负相关,平台与骑手对高概率损失的风险偏好属性以及对积极监管与合规配送成本前景价值感知的低估,导致理想均衡稳定策略难以形成;不同风险态度骑手对平台声誉激励机制的反馈存在差异,平台通过引入声誉激励机制能够促进风险回避型骑手选择合规配送策略,而声誉激励机制对于风险偏好型骑手失效,此时平台通过设置合理额度的惩罚能够约束风险偏好型骑手选择违规配送策略。研究结果可为即时物流平台制定奖惩结合的监管策略提供理论参考。

基于前景理论的废旧动力电池非正规回收渠道研究

为提高废旧动力电池回收率,解决废旧动力电池流向不明的问题,以奖惩机制为核心,将演化博弈与前景理论耦合,建立动力电池制造商、非正规回收商和政府的三方演化博弈模型,探讨关键参数对博弈主体的影响,并将对应的现实应用场景体现出来。通过改变政府的初始监督概率,判断出消极合作的博弈主体;通过调整补贴或罚款分配比例,优化奖罚机制。研究结果表明,政府提高初始监督意愿,能加速动力电池制造商和非正规回收商之间信息交流;若动力电池制造商为消极合作的企业,政府应侧重于对其进行监督;从长远发展来看,把补贴分配比例集中于动力电池制造商,把罚款分配比例集中于非正规回收商,将更利于非正规回收商主动转型升级;提高风险态度系数和损失规避系数,能加快合作回收。

基于前景理论的疫后旅游景区交通方式选择行为

基于有限理性的前景理论构建了旅客出行方式选择模型,通过对某景区旅游者的个人信息、出行基本情况以及出行意向进行了调查分析,揭示出其出行行为的特点。并且进一步运用前景理论研究旅游者的出行方式选择行为,在完全理性和有限理性的条件下分别计算了各异质类旅客对不同客运方式的模糊选择概率。在此基础上,建立了基于有限理性作用下旅客个体出行决策的模型,得出了各异质类旅客对不同客运方式的出行偏好。通过比较不同类型旅客的出行偏好,可分析出高收入和务工旅客更倾向于驾车出行,而学生游客更倾向于乘坐大巴。相关研究的结论对于旅游景区周边交通设施的规划和建设有一定的指导意义,可更好地服务和满足游客的出行需求。

基于云模型和累积前景理论的山区铁路绿色低碳线路优选

铁路作为一种绿色的交通方式,在我国的交通强国战略和双碳目标中扮演重要角色,开展绿色低碳研究势在必行。铁路选线设计统领项目全局的阶段,对后续的建设、运营具有决定性作用。然而,设计比选易受到专家和决策者的影响,专家评价存在不确定性和模糊性,而决策者存在主观偏好,难以定性评判方案优劣。此外,项目初期需要反复修改优化设计方案,难以获得全面的方案数据,而目前贯彻绿色低碳理念的选线设计研究较少,缺少相应的工程案例做参考,定量描述线路设计低碳设计水平存在挑战。为了解决上述问题,提出一种基于云模型和累积前景理论的山区铁路绿色低碳线路设计优选方法。结合山区铁路特征和绿色低碳设计理念构建评价体系,用熵权法和CRITIC法获取指标权重。采用云模型综合考虑专家评语中的不确定性和模糊性,借助累积前景理论考虑决策者的主观偏好。提出在设计阶段估算铁路线路碳排放量和车站光伏发电潜力的公式,实现了对线路低碳设计水平的定量描述。以中老铁路孟阿至班普亚一段为例进行分析,所得结论与专家一致,验证了方法的有效性。这将为山区铁路线路设计提供决策支持,为交通碳排放计算和光伏潜力评估提供一种新的思路,有助于我国的绿色低碳转型和经济高质量发展。

基于前景理论的软件缺陷预测过采样方法

在软件缺陷预测中,数据困难因子对预测性能的影响比类不平衡更为明显。然而,大多数现有软件缺陷预测过采样方法在解决类不平衡问题过程中,忽视了软件项目数据集固有的数据困难因子,从而导致预测性能不佳。针对上述问题,提出一种基于前景理论的过采样算法(POS)。POS同时考虑局部邻域中同类和异类样本的影响来评估少数类样本的学习难度,通过基于引力的策略构建同类收益和异类损失来刻画样本的前景值,并强调异类损失来计算少数类样本的采样权重,以此降低引入数据困难因子的风险,提高合成样本的质量,进一步提升预测性能。在NASA数据集上的实验结果表明,POS算法在AUC、balance和G-mean等性能指标上均有所提升,具有更好的缺陷预测性能。

基于前景理论的电动汽车用户日前调频决策模型

为降低电动汽车(electric vehicle,EV)用户参与日前调频辅助服务市场的难度,提高其参与积极性,将EV完成充电离网时所获得的净收益和电池电量对用户心理的影响引入前景理论的价值函数中,建立有限理性下的EV用户参与调频辅助服务市场的日前决策模型。该模型考虑EV参与调频辅助服务的电池老化成本,研究EV备用容量的优化策略及调频辅助服务市场的报价策略,并给出3种可行的简化EV调频辅助服务参与模式供用户选择。通过算例分析,验证了基于前景理论的EV用户日前调频决策模型的有效性及可行性,并更符合实际EV用户的决策行为。

基于累积前景理论的共享停车泊位匹配模型

为缓解停车资源紧缺问题,合理利用现有泊位资源,在充分考虑商业区停车用户的出行目的和个体异质性的基础上构建基于累积前景理论(cumulative prospect theory,CPT)的共享停车泊位匹配模型。通过累积前景理论分析商业区用户的停车选择行为,在考虑停车资源利用情况和用户对泊位满意程度的基础上,以泊位利用率和综合前景价值综合最大为目标函数,采用遗传算法对模型进行求解。通过算例分析模型泊位分配方案差异,发现相较于泊位利用率最大(maximum parking utilization rate,MPUR)模型的分配方案,CPT方案的泊位利用率与MPUR方案相同,但用户平均满意度提升了4.6%。为进一步验证模型的有效性和适用性,分别在不同供需情况和不同停车规模下对模型进行仿真实验,结果表明:在供大于求、供需平衡和供不应求3种情况下,CPT模型能在保证泊位利用率的基础上,使用户平均满意度分别提升了10.72%、8.64%和24.62%。模型可根据不同用户个体特性和泊位选择心理,为用户分配该停车场景下更符合用户心理预期的泊位,提升用户对停车分配方案的满意度,为泊位管理者提供了更加人性化的泊位分配方案参考。

基于累积前景理论的轨道交通非常态乘客出行方式选择行为研究

当城市轨道交通系统出现异常,乘客容易产生盲目、恐慌、从众等心理,并做出非完全理性的决策。现有MNL模型基于信息完备假设与完全理性假设,在面对非常态情景时的适应性较差。为刻画非常态情况下乘客的不完全理性并考虑乘客个体差异,解决MNL模型的不适用性,本文针对轨道交通非常态情景,通过累积前景理论进行建模。首先,综合考虑时间、费用、舒适度与便捷性4个对乘客出行行为有直接影响的因素,构建基于累积前景理论的轨道交通非常态乘客出行方式选择模型,刻画乘客的不完全理性行为。然后,开展问卷调查用以标定模型参数,并结合调查结果构建服从泊松分布的差异化参考点,描述模型的参考点依赖现象,差异化参考点的泊松分布检验值满足大于等于0.05的检验标准,解释了乘客出现不同决策结果的本质,使综合前景呈现随参考点波动的态势。最后,将引入差异化参考点的基于累积前景理论的轨道交通非常态乘客出行方式选择模型与多项Logit(multinomial logit,MNL)模型进行对比。研究结果表明:针对非常态情景,本文模型体现了乘客面对非常态时的有限理性与个体差异性,宏观角度下的交通方式划分率计算结果总体偏差较MNL模型减小了4.9%,微观角度下乘客个体决策结果预测准确率较MNL模型提升了25.4%,整体效果优于MNL模型,验证了模型的合理性。研究成果可以为轨道交通非常态下的交通需求预测与应急响应提供理论支撑。

前景理论和灰色关联法下定制公交出行分担率选择模型

为提高公共交通服务水平和定制公交分担率,以定制公交、常规公交、出租车和地铁4种出行方式为对象,考虑乘坐时间、出行费用、便捷性和舒适性4个出行影响因素,基于多项Logit模型构建前景理论和灰色关联相结合的出行选择模型,并以董屿·福建师大地铁站到福州南火车站为例进行研究。结果表明:定制公交、常规公交、出租车和地铁4种出行方式的分担率分别为28.35%、14.63%、23.14%、33.88%,与实际问卷调查的最大误差在5%以内,与运用效用理论计算所得的分担率相比更符合现实情形;定制公交分担率在票价为1元或2元增减时,并没有产生较大变化,而乘坐时间的缩短却使分担率有较大提升。

前景理论视角下二手平台三群体策略演化博弈

针对二手交易市场发展前景问题,考虑二手交易主体心理因素,引入二手市场交易佣金结构,基于前景理论构建了二手平台、平台商家和消费者三群体演化博弈模型。利用复制动态方程以及演化博弈理论,得到模型中各行为主体策略选择以及系统的演化稳定策略,通过参数设置,借助MATLAB进行数值模拟仿真,分析验证该模型具体的演化路径的合理性。结果表明:二手交易不收取佣金时,各个主体策略不稳定,会随着各种因素的变化而改变决策行为;在提高平台建设管理能力上,二手平台选择收取交易佣金来分摊平台管理成本,且随着二手平台管理能力的提高,平台商家愿意更积极出售二手商品,消费者也更倾向于购买二手产品,是使系统达到稳定均衡的有效途径。

基于前景理论的黄河流域水环境治理三方演化博弈研究

为推动黄河流域生态保护和高质量发展,需要对水环境治理的关键举措进行探讨。考虑决策主体的不完全理性,引入前景理论,建立政府-企业-民众三方演化博弈模型,并通过数值仿真分析演化过程。结果表明:排污企业最终趋向于严格排污,民众则趋向于不参与监督,在政府策略倾向于加强治理的情况下仿真结果与黄河流域的实际情况是一致的。民众的策略选择仍略微滞后于政府,表明政府在水环境治理中对民众的引导作用。在考察罚款、企业绿色补贴和民众监督补贴对演化结果的影响时,发现并未明显影响主体最终达到稳定策略的时间,表明初始策略的选择更为关键。根据演化结果,提出对策建议,为推进黄河流域生态保护和高质量发展提供理论支持和决策依据。对地方政府而言,应严格依照相关条例,规范各部门职权,加大对污水处理厂的投入建设,完善相关法律法规。同时可借助大数据信息平台,加强流域间合作水平。对排污企业而言,应明确自身社会责任,应慎重考虑开展强污染项目,继续严格按照指标控污。政府可适当增加对流域内企业排污的绿色补贴,推动其进行绿色创新以及使用清洁能源。对民众而言,不仅需要自觉履行保护黄河流域水环境的义务,树立流域绿色发展新理念,积极响应流域内政府部门的倡议,主动监督排污企业,并在必要时举报不法行为。同时相关部门也应建立明确的黄河流域水质水环境保护的效应激励机制,明确奖励标准,采取多元化的激励措施,充分激发社会各界参与保护黄河流域水环境的积极性。

基于前景理论和混合加权距离的区间值毕达哥拉斯模糊多属性决策

针对现有的毕达哥拉斯模糊评价通常会忽视决策者的主观偏好和风险规避的问题,引入前景理论来反映决策者的主观感受,同时将毕达哥拉斯模糊数改进为区间值毕达哥拉斯模糊数,以避免决策者无法使用准确数值进行评价的情况,并引用基于均衡视角的权重修正系数,防止仅考虑决策者的主观偏好而造成的权重确定的偏差。在此基础上,将区间值毕达哥拉斯混合加权距离引入TOPSIS,以实现对多样性信息的有序集结。最后,通过实例分析和比较分析,对方法的有效性进行验证。

基于前景理论下不确定语言评价的人岗双边匹配决策研究

针对主体的多种类型语言评价信息,提出基于前景理论的人岗双边匹配模型。首先,把决策主体的期望值作为参照值,然后计算出主体的实际感知值相对于参照点的损益值;接着根据前景理论,计算出决策主体的前景矩阵,在此基础上建立以决策主体满意度最大化为目标的人岗双边匹配决策模型。最后,通过人岗匹配算例说明该模型的可行性和有效性。

基于前景理论的违法停车行为分析——以北京市为例

违法停车是交通政策中应涉及的,而驾驶员在停车时是否选择违法停车的决策过程是有限理性的。通过调查发现驾驶员最关注步行时间,其次考虑停车费率和巡查频率;对停车费率、巡查频率的关注程度,随着年龄或者收入的增加呈现递减趋势,而对步行时间的重视程度,随着年龄或者收入的增加呈现递减趋势;基于前景理论建立的违法停车选择模型发现:低年收入群体对停车费率、罚款额、被罚概率的敏感度相对较高,而高收入群体对三者的敏感度相对较低。

基于前景理论的多阶段混合信息决策方法

针对属性值为混合信息的多阶段决策问题,考虑决策者风险偏好态度,提出一种新的基于动态参考点的前景理论决策方法。通过定义直觉模糊熵,将混合信息一致化为信息效用值,并在传统单阶段参考点设置方法的基础上引入目标参考点,综合发展状态和发展趋势计算得到具有决策者风险偏好波动特点的动态参考点;进一步通过熵权法确定属性的权重范围,并构建考虑偏差度的目标优化模型,在引入前景理论的基础上测算各备选方案的动态前景值。将该决策方法应用到商业银行对小微企业贷款融资的选择案例中,对比分析说明方法的合理性和可行性。

前景理论视角下民企参与“一带一路”基础设施项目行为演化博弈研究

从行为经济学的视角对“一带一路”背景下民营企业与东道国政府之间的基础设施建设合作展开更贴合现实情境的研究。引入前景理论,构建“一带一路”背景下民企与东道国政府的博弈矩阵,分析群体演化过程,并通过数值仿真验证影响双方决策行为的影响因素。结果表明,双方对开展“一带一路”基建合作风险偏好的提升有利于促进合作,为“一带一路”需求驱动下构建民企与政府协同发展机制,推动中国民企积极参与“一带一路”共建提供理论参考价值。

老旧小区加装电梯过程中的居民行为博弈——基于前景理论的分析

从动态视角探究老旧小区加装电梯项目中主体行为的交互影响和演化规律,分析阻碍加装电梯项目推进的因素,结合系统动力学仿真模拟,构建合作博弈收益感知矩阵,为参与主体的决策提供理论参考和建议。结果表明:整个博弈系统趋向于稳定状态的关键在于双方共同的策略选择,高层业主重视低层业主的利益需求是低层业主合作的关键;加装电梯过程中低层业主受到的损失、高层业主对低层业主的补偿、低层业主不合作时付出的补偿等因素是系统向稳定状态演化的主要驱动力。因此,政府应该制定合理的补偿制度,减轻高层业主的补偿压力;小区居民应从合作角度出发,重视共同的利益。