带有方案偏好关系的模糊多属性决策方法

针对属性值为一般模糊变量、属性权重信息完全未知但已知方案偏好关系的模糊多属性决策问题,给出了决策方法。首先通过求解一个模糊期望值模型来确定属性的权重,然后基于简单加权平均法则来计算各方案的模糊综合评价值,再根据比较模糊变量大小的期望值方法来对方案进行排序。最后给出一个算例。

基于信息熵的模糊多属性决策方法

针对属性值为梯形模糊数的模糊多属性决策问题,给出一种基于信息熵的模糊多属性决策方法,并用实例进行检验.该方法利用信息熵求出各属性权重,利用简单加权法来计算方案的模糊效用值,根据梯形模糊数的期望值排序方法对方案进行排序和择优.用该方法选出的方案有效、可行而且计算简单,为解决模糊多属性决策问题提供了新途径.

给出属性优先序的模糊多属性决策方法

研究属性值为模糊变量,已知属性优先序信息的模糊多属性决策问题。基于模糊变量的期望值、模糊变量之间的距离等概念,建立以极大化属性值的离差为目标的模糊期望值模型来确定各属性的权重;基于期望值算子,计算出各方案的期望效用值,从而获得各方案的排序;通过数值算例说明所提出方法的有效性。

带有方案偏好关系的区间型多属性决策方法

给出属性值为区间数、属性权重完全未知但已知方案偏好关系的多属性决策问题的决策方法.该方法首先通过求解一个二次规划模型来确定属性的权重,然后基于简单加权法则来计算方案的模糊综合评价值,再根据区间数的排序方法来对方案进行排序,从而得到最优方案.

无偏好信息的混合型多属性决策问题的TOPSIS方法

针对属性权重信息完全未知、属性值为精确数、区间数和三角模糊数的混合多属性决策问题,给出了逼近理想点法。该方法通过建立两个二次规划模型来确定属性的权重,再根据方案与理想点的相对贴近度的大小来对方案进行排序。最后给出了算例。

部分权重信息下的三角模糊数型多属性决策方法

针对属性值为三角模糊数且只有部分权重信息的多属性决策问题给出了逼近理想点法。该方法首先提出了规范化决策矩阵的新的计算公式,然后通过求解两个线性规划模型来确定属性的权重,再利用两个三角模糊数之间的距离分别计算各方案到模糊理想点和模糊负理想点的距离,最后根据各方案与模糊理想点的相对贴近度的大小排序得到方案的优劣排序。

基于期望值的模糊互补判断矩阵的排序方法

研究了决策信息以模糊变量形式给出的互补判断矩阵的排序问题,给出了模糊互补判断矩阵与加型模糊一致性互补判断矩阵的概念及相关性质,进而提出一种模糊互补判断矩阵排序的中转法.首先基于期望值将模糊互补判断矩阵转化为加型模糊一致性互补判断矩阵,从而求得其排序向量,进而对决策方案进行排序和择优.

基于可能度的梯形模糊数排序方法

根据梯形模糊数互补判断矩阵概念和梯形模糊数相互比较的可能度公式,给出一种基于可能度的梯形模糊数排序方法,然后通过实际算例说明该方法的可行性和有效性.

基于离差最大化的模糊多属性决策方法

针对属性权重完全未知且属性值为模糊变量的模糊多属性决策问题,提出了一种基于离差最大化模型的决策方法.该方法运用模糊变量的期望值、模糊变量之间的距离等概念,建立了一个模糊期望值模型,然后结合模糊模拟技术求解此模型得到属性的权重,再根据模糊综合评价值的期望值对方案进行排序.最后把该法应用于信息系统投资项目的评价问题.

求解非线性互补问题的无导数filter方法

应用filter技术,结合无导数方法和Armijio型条件,构造了一个新的搜索方向,给出了求解非线性互补问题的新算法,并证明了它的全局收敛性.最后的数值实验表明,此算法是可行的.

一种求解NCP问题的信赖域-SQP-filter算法

先将非线性互补问题(NCP)转化为与其等价且有可行解的辅助问题,再将引入了信赖域方法思想的SQP方法与Filter技术相结合,提出一种求解NCP问题的信赖域-SQP-filter算法,并讨论了解的存在性和算法的全局收敛性.数值结果表明我们的算法是有效并收敛的.

一种求解非线性互补问题的外梯度-Filter方法

结合Josephy-Newton方法,建立了一种不含价值函数的求解非线性互补问题的全局策略.该策略基于外梯度步和Filter技术,提出一个外梯度-Filter算法.此算法中的外梯度步可以减少与最优解之间的距离,从而使该算法具有全局收敛性.在适当的条件下,该算法还具有超线性收敛性.

模糊证券投资组合的期望值模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为模糊变量时,证券投资组合模型的优化问题.建立了证券投资组合决策系统的期望值模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解.该方法有效地解决了模糊证券投资组合问题.

一种求解非线性互补问题的filter内点算法

利用Armijio条件和信赖域方法,构造新的价值函数.首次将内点算法与filter技术结合起来,提出一种求解非线性互补问题的新算法,即filter内点算法.在主算法中使用Armijio型线搜索求取步长,在修复算法中使用信赖域方法进行适当控制以保证算法的收敛性.文章还讨论了算法的全局收敛性.最后用数值实验表明了该方法是有效的.

求解非线性互补问题的两步迭代-Filter方法

利用牛顿迭代法作为预测步,用不动点迭代法作为修正步,结合filter技术,提出了求解非线性互补问题的两步迭代-filter算法,并证明了算法的局部三阶收敛性,最后通过数值实验表明该算法的有效性.

基于单边Tchebychev不等式的TSF模型改进

运用单边Tchebychev不等式,对TSF模型中的概率约束进行放大,使之不大于给定的置信水平,改进后的新模型的可行域与最优解比用Tchebychev不等式放大的模型更优.

盈余管理与公司治理研究综述

一直以来,盈余管理都是会计研究的重点。盈余管理损害公司内、外部利益相关者的利益,公司治理是利益相关者对经营者的一种监督与制衡机制,国内外研究者越来越关注公司治理能否有效抑制盈余管理。本文分别从内部公司治理与外部公司治理对盈余管理影响的文献归纳其相应的途径,总结盈余管理与公司治理研究领域的现状并提出展望。

高管学术经历会影响超额商誉吗?

近年来,商誉“暴雷”事件频发,严重影响资本市场的稳定发展。本文以2010—2019年沪深A股上市公司为研究样本,实证分析了高管学术经历对企业超额商誉的影响。研究发现,高管学术经历能够显著降低企业的超额商誉,且在分析师关注度较高以及非国有控股企业中,高管学术经历对超额商誉的抑制作用更强。本文研究结论丰富了高层梯队理论在公司财务领域的应用,也为上市公司人力资源管理提供了一定的参考。

利益相关者与盈余管理文献评述

有关盈余管理的研究一直以来都是国内外学者们关注的重点,主要涉及盈余管理的动机、手段、影响因素及其所产生的经济效果四个方面。本文从利益相关者的视角出发,分别从企业的机构投资者、高管、审计师、分析师以及媒体五个角度切入,结合Citespace可视化软件和文献研究法,回顾与梳理我国学者当前对利益相关者与公司盈余管理之间的相互作用关系的相关文献。通过整理分析之后发现,当前研究关注的主要是公司与相关利益者本身,很少有文献研究具体的会计准则变更、政策发布等特定事件对公司盈余管理的影响,以及这些特定事件是如何改变利益相关者与公司盈余管理之间的相互作用的。

制度环境、CEO背景特征与现金持有量

本文实证研究了制度环境、CEO背景特征对现金持有行为的影响。研究结果发现,CEO学历越高、任期越短,以及不具有金融、会计或经济管理类专业背景的公司的现金持有量更高;CEO年龄对现金持有量并没有显著影响。进一步研究发现,在不同制度环境(市场化进程和产权性质)下,CEO背景特征对现金持有量的影响存在较大差异。本文的研究结论丰富了现金持有量影响因素方面的文献,拓展了高层梯队理论在公司财务领域中的应用。