双重时变“泰勒规则”在中国货币政策操作中的检验

本文在双重时变设定中考察泰勒规则在中国的适用性,一方面参数时变性体现的是央行对经济冲击的响应强度变化,另一方面货币政策目标维数的时变性体现的是央行在不同时期核心政策目标的转移。实证结果表明:(1)影响央行利率调整的政策目标维度存在时变性,尤其体现在汇率对利率调整的阶段性影响;(2)利率对通货膨胀的响应并不充分,不符合严格意义上的泰勒规则,但在通货紧缩时期,利率调整在一定程度上能缓解通货紧缩,利率对通货膨胀与通货紧缩的反应存在明显的不对称性。基于我国货币供给的内生性,本文建议,我国应该加快推进利率市场化进程,培育以利率为货币政策中间变量的金融环境。

目标个数不规则变化的动态多目标优化算法

文中提出了一种基于混合策略的初始种群预测算法(A Hybrid Strategy Based Initial Population Rrediction Algorithm,HIPPA)来解决目标个数随时间不规则变化的动态多目标优化问题。HIPPA依据目标个数判断环境是否发生变化,根据不同的目标个数划分环境类型。在种群初始化阶段,初始种群由3种机制产生。首先,利用历史种群信息训练改进的神经网络算法,生成一部分初始种群。其次,改进的精英策略利用历史种群信息生成一部分初始种群。最后,使用改进的随机策略生成一部分种群,以保持种群的多样性。本文使用基准实验F1-F5验证所提算法的有效性,并将结果与其他动态优化算法对比。实验结果表明,HIPPA可以更加有效地解决目标个数随时间不规则变化的动态多目标优化问题。

模糊多目标群决策方法在军事辅助决策中的运用

决策者用语言变量评价目标权系数和定性目标,对定量目标进行无量纲化处理,并统一表示成不规则四边形模糊数的形式.经集结确定各决策对各方案的模糊评价指标,然后用乐观系数准则确定各决策对各方案的排序指标.最后用平均值法集结所有决策者对各方案的排序指标,并确定出群体对各方案的排序.