低碳经济博弈中的收益分配问题：Shapely值方法的一个应用

运用Shapely值方法探讨解决低碳经济博弈中的收益分配问题,并提出引入参与者意愿来对传统的Shapely值方法进行修正,从而提高其运用的准确性和可操作性。同时以清洁煤技术中联合建厂的投资分配为算例,验证了改进的Shapely值方法的正确性。分析结果表明,将改进的Shapely值方法应用于低碳经济中的收益分配问题,可以有效地解决低碳经济博弈中的利益冲突问题。

基于SHAPELY修正的PPP项目利益分配模型研究

PPP涉及多方利益主体,出于自身利益考虑,可能出现有损合作伙伴利益的行为,导致PPP项目实施的失败。因此,解决公私双方利益冲突,对各方利益进行分配和协调,是PPP项目成功运行的关键。鉴于公私双方利益冲突,基于项目利益分配基本原则,综合权衡利益分配四要素,建立了基于SHAPELY修正的PPP项目利益分配模型,以协调各方利益分配,使各方利益都实现最大化。数值分析实例表明,在最佳分配方案指导下,可使项目实现帕累托意义下的最优。

基于Shapely修正的供应网络利益分配模型研究

在经典的Shapely利益分配方法的基础上,综合考虑了供应网络中各个企业在协作中投入与产出贡献的有效性,企业在供应网络中的重要性以及企业承担的风险等影响利益分配的因素,给出了各因素数据采集的方法以及Shapely修正的系数矩阵,研究结论规避了经典Shapely利益分配平均化的缺陷,并能够促进企业成员通过提高投入产出的有效性、在网络协作中的地位以及承担风险和规避风险的能力等,获得更满意的收益。

基于Shapely修正的供应链协同产品创新收益分配

针对供应链协同产品创新成员企业收益分配问题,建立了Shapely修正的收益分配模型。该模型综合考虑了供应链协同产品创新收益分配原则,在Shapely值基本模型基础上,将影响收益分配的投入创新资源贡献率、风险分摊系数、产品创新任务执行度和额外贡献度4个因素引入模型,并提出了模型参数的确定方法。通过实例分析验证,修正后的Shapely值能够满足各方协同产品创新合作形成的条件,并且较好反映了供应链协同产品创新中各方价值创造的实际情况。

基于Shapely修正的电商物流企业联盟利益分配研究

在经典Shapely算法的基础上,建立包含投入成本价值、风险分摊系数、行业领导力、市场影响力和参与意愿强度等因素的利益分配修正因素集并对其进行改进,运用修正Shapely值算法探讨爆仓情况下电商物流企业联盟的利益分配问题,通过算例对修正后的利益分配方案进行验证和评价。结果表明,修正Shapely值算法能够客观反映不同影响因素对利益分配的调节作用,体现联盟中核心企业与一般成员企业的差异,提高利益分配方案的合理性和公平性。

基于组合shapely值的契约式创新联盟利益分配模型研究

随着竞争激烈程度的加深和客户需求个性化的变化,组建创新联盟已经成为众多企业的战略选择.创新联盟可以分为股权式联盟和契约式联盟,其中契约式联盟由于联盟的松散性和动态性,其利益分配一直是研究的热点.本文针对契约式创新联盟的特点,综合考虑了知识溢出、投资额、风险等各种因素,提出了组合shapely值法,该方法可以为创新联盟的利益分配提供一种决策借鉴.

基于熵—Shapely的样本差异赋权方法

经济评价研究过程中所采取的方法多种多样,指标权重的确定是不可忽视的重要因素。尽管当前基于数理角度的赋权方法层次不穷,但均未认识到同一指标对不同个体进行评价时权重可能存在的差异。文章提出了一种基于熵—Shapley的样本差异赋权方法,并进行了实例分析。

基于组合shapely值的企业利益分配机制研究

中小企业技术创新联盟是有效提升中小企业技术标准水平、打造核心竞争力的企业合作模式。在组建和参与联盟过程中,联盟利益分配是能否有效激励联盟企业,吸引更多企业加入联盟的重要机制。现基于shapely值法并对其进行改进,考虑直接贡献要素、创新资源成本要素、标准溢出要素三个直接影响联盟利益分配的要素,研究中小企业技术创新联盟利益分配问题,为中小企业技术创新联盟组建及利益分配提供有效方法。

基于Shapely值改进的废旧纺织品回收联盟收益分配研究

针对废旧纺织品回收联盟业务流程及特点,提出合作企业的资源投入与面临的风险水平应是联盟收益分配过程中需考虑的两个关键因素。在Shapely值模型的基础上,引入资源投入与风险水平影响因子,对收益分配模型作出改进。最后通过算例分析,验证了改进模型的合理性。

基于Shapely值法的中小企业物流联盟利益分配的研究

文中采用Shapley值法对中小企业物流联盟利益分配问题开展了研究,基于贡献值大小、风险因子与投入因子对分配模型进行了改进,旨在为中小物流联盟发展中的利益分配问题提供理论指导。

Shapely值法在PPP模式建设高职院校实训基地中的应用研究

通过分析在新形势下高校实训基地PPP建设模式,探讨高职院校校企合作共建双方的利益点和风险点,结合Shapely值法量化分析,在校企合作各方进行利益风险合理分配,从而使PPP模式建设高职院校实训基地项目风险收益分担合理进入良性循环。

Shapely值法解决邢台市合作建污水厂费用的合理分担问题

提出将Shapely值方法用于解决污水处理费用的合理分担问题,以河北省邢台市沿河三区合作建污水厂为例进行详细计算和具体分析,得出科学合理的费用分担方案。

基于shapely值改进的三网融合运营主体利益分配机制研究

目前,国家各级政府积极推进三网融合进程,但难有实质性进展,究其根本原因是作为三网融合运营主体的广电运营主体、电信运营主体、网络运营主体之间的利益分配不均衡所造成。因此系统地研究三网融合运营主体的利益分配原则和影响因素,并利用shapely值法对利益分配模型进行构建和改进,对促进三网融合运营主体利益的合理分配有重要的推动作用。

基于Shapely值法的PPP项目财务收益分配模型研究——以京沪高铁项目为例

近年来,国家不断出台鼓励社会资本投资高铁基础设施的政策,希望吸引更多社会资本投资我国铁路基础设施,然而社会资本投资我国高铁基础设施面临的一个关键阻碍是:目前我国高铁PPP项目缺乏科学、合理的财务收益分配机制。基于此,文章以合作博弈论为理论基础,对高铁PPP项目参与者合作博弈关系进行分析,将高铁PPP项目各参与者投入比例、高铁PPP项目各参与者分担风险份额、高铁PPP项目各参与者合同执行度、高铁PPP项目各参与者的贡献度作为PPP项目财务收益分配修正因素,构建了基于Shapley值法的高铁PPP项目财务收益分配模型,并使用该模型对京沪高铁PPP项目财务收益分配进行实例测算。

基于shapely值法的供应链利益分配策略的改进

在多人合作对策shapely值法的基础上,考虑投资、风险及满意度因素对供应链利益分配的影响,对shapely值法利益分配结果进行改进。通过实证分析可知,这种改进更好的体现了供应链各参与企业的利益诉求,有利于供应链的稳定和高效运作。

基于Shapely值的公路BT项目利益分配研究

BT模式在我国已得到快速发展,这在很大程度上缓解政府建设资金的不足问题。然而利益分配又是项目建设中比较突出的问题,对合作关系的后续发展具有重要影响。将合作博弈中的Shapely值解法运用到公路BT项目建设中,根据收益分配的影响因素,建立Shapely值分配模型,这一模型能够很好地解决收益分配不合理、不公平问题。

基于熵Shapely赋权的电能质量综合评估

基于熵权赋值方法及Shapely权重调整策略,提出了一种公平、公正,可操作性强的电能质量综合评估模型和体系。该方法以熵权计算为基础,利用Shapely理论对权重进行调整,保证了每个评估样本都可以区别对待,以确保每个样本权重的合理性,避免对样本优势指标的淹没,从而有效保证了综合评估结果的有效性和公正性。同时利用某配电网测试数据,验证了所提模型和方法的有效性和可行性。

基于shapely分解法的宁夏卫生总费用影响因素研究

[目的]研究宁夏卫生总费用的影响因素,为宁夏地区控制卫生总费用的不合理增长提供政策建议。[方法]运用相关性分析、多元线性回归分析、逐步回归分析以及shapely分解法对宁夏2003-2017年卫生总费用影响因素进行分析。[结果]每千人口医疗技术人员数对宁夏卫生总费用的贡献率为26.29%,其后依次是公立医院住院病人人均医药费用、农村居民人均医疗保健支出和城镇居民人均医疗保健支出,其贡献率分别为25.21%、25.18%和23.32%。[结论]每千人口卫生技术人员数、医疗技术水平和城乡居民医疗保健支出是引起宁夏卫生总费用上涨的重要因素。应加大对卫生技术人员的引进和培养力度,将医疗技术进步转向低价高效,合理分流病人,控制宁夏地区的卫生总费用不合理增长。

基于Shapely值的PPP模式政府补贴的适度性模型研究

由于基于Shapely修正值的PPP模式政府补贴的适度性模型,全面考虑到贡献程度、合同执行程度、投资比重以及承担风险大小这4个重要变量对PPP模式政府补贴的综合影响,政府补贴方案将更具科学性和公平性。研究对于PPP模式中政府补贴如何补、补多少具有重要的指导作用,为PPP模式在广泛实践中解决政府补贴量化问题提供了一定的理论依据,有利于充分发挥社会资本参与PPP模式建设的积极性,促进PPP模式的顺利推进。

基于shapely修正值的PPP项目利益分配研究

PPP模式作为一种新的融资模式,在我国基础设施建设中扮演着越来越重要的角色,大大地缓解了我国基础设施建设资金不足的问题。合理的利益分配是PPP项目能够成功运行的关键。本文通过分析利益相关者的联系以及影响项目利益分配的因素,引进博弈论中的shapely值,综合投入比重、风险分摊系数、合同执行度、贡献度四个因素,建立基于shapely修正值的利益分配模型,最后通过案例验证模型的有效性。