基于PCA-BPNN算法的房价预测应用研究

房价是影响人民生活幸福指数的重要因素,因此合理地进行房价预测意义重大。以经典预测数据集——波士顿房价数据集为例,提出一种基于主成分分析(PCA)的3层BP神经网络模型的改进算法PCA-BPNN来进行房价预测。在对数据集进行数据标准化处理和主成分分析降维的基础上,通过调整BP神经网络模型的隐含层神经元数、学习次数等参数来优化预测模型。最后,利用MATLAB对数据进行仿真试验。试验结果表明,提出的模型预测准确率较改进前的BP神经网络模型有所提升,提升幅度最高可达90.4772%。

退款保证下再制造供应链定价决策研究

针对一个制造商和一个零售商组成的再制造供应链,运用Stackelberg博弈理论,构建了为再制造品提供/不提供退款保证策略下的两种决策模型,分析和比较两种退款保证策略下的再制造供应链最优定价决策、利润和环境影响值。研究结果表明,为再制造品提供退款保证不影响新产品批发价格,但会提高新产品和再制造品的零售价格及需求。当再制造品生产成本较高(低)时,为再制造品提供(不提供)退款保证可以促使再制造供应链经济与环境效益同步发展。当消费者对再制造品满意率较低时,提高消费者对再制造品满意率会损失双方利润;此时,提高消费者对新产品满意率可使双方达到双赢,但会加剧对环境的负面影响。

存在自有品牌时零售商的退款保证策略

通过构建零售商和制造商在不同退款保证下的决策模型,研究零售商引入自有品牌后的退款保证决策问题。比较不同情形下零售商的均衡解,讨论零售商的退款保证策略对最优定价决策的影响。研究表明:当自有品牌不提供退款保证且制造商品牌的满意度较小时,对制造商品牌提供退款保证有利于零售商和制造商;而当自有品牌提供退款保证时,2种产品都提供退款保证总是对零售商有利。另一方面,当制造商品牌不提供退款保证时,自有品牌提供退款保证总是对制造商有利;制造商品牌提供退款保证时,在特定范围内自有品牌提供退款保证对制造商和零售商都有利。

BT模式下可原谅的工期延误对项目回购基价的影响机理及防范

BT(Build and Transfer)模式作为一种新型的有利于吸引民间资本和国外资本的投融资模式,在我国日益受到重视。由于BT模式运作的复杂性,项目发起人必须加强投资控制,对回购基价实施有效管理。研究选择影响回购基价的因素之一即工期延误,探讨其对回购基价的影响机理;通过算例计算可原谅的工期延误引起的项目回购基价增加值,验证其影响的机理及因素;最后提出可原谅工期延误造成回购基价增加的防范措施。研究结果表明:项目回购基价增加的根源在于工期延长而造成的建设期资金成本的增加,增加额的影响因素包括可原谅工期延误事件发生的时点、造成总工期延误的时间、已投入工程的资金数额、约定的融资费用计算规则。防范工期延误造成的回购基价增加,关键在于理清工期延误的责任归属;BT合同条款的限定、工程建设过程中对工期延误事件的及时分析、处理和计算是控制项目回购基价的有效途径。

考虑歧视性回收的双渠道闭环供应链决策

针对零售商、第三方共同回收的双渠道闭环供应链决策问题,研究了制造商对零售商与第三方回收商采取的歧视性回收定价策略,并利用歧视系数讨论了歧视回收与公平回收策略的供应链利润、回收率的差异。研究表明,制造商和零售商利润关于差异回收策略存在对称性的特征,但系统回收率、第三方回收商利润会随第三方回收价格的增加而增加,为双渠道闭环供应链增加社会福利、提高废旧品回收率创造一条可行的道路。同时,制造商选择歧视回收还是公平回收策略,取决于回收价格、歧视系数、再制造成本节省之间的关系。

电力市场环境下的可靠性电价与可靠性交易

着重研究了系统的备用容量与发电可靠性和用电可靠性之间的关系以及不同发电可靠性条件下的发电可靠性电价和不同用电可靠性条件下的用电可靠性电价的确定。提出了满足个性化可靠性需求的交易模式,即由电网公司根据负荷的预计分布规律与备用市场价格确定在不同备用与供电可靠性条件下的备用电源计划安排,从而得到备用电源的费用及单位负荷功率的可靠性电价;电力用户根据自身的用电负荷特征及电网公司公布的可靠性电价申报供电可靠性要求;电网公司根据发电厂机组的可靠性水平确定系统需要增加的备用容量,进而确定发电厂的可靠性电价。

BP人工神经网络在罗非鱼价格预测中的应用

通过分析影响罗非鱼价格波动的因素,利用BP神经网络良好的非线性映射特性,建立罗非鱼价格预测模型。选择时间、地理环境和经济条件因素作为输入层变量,价格作为输出单元,输入样本进行训练和仿真,对训练好的网络输入预测样本,将预测结果与市场实际价格进行比较,结果表明,该模型收敛速度快,预测精度高。该方法为水产品价格预测提供了一种新思路,有较高的应用价值。

基于蒙特卡洛模拟的住房抵押贷款支持证券定价研究

在分析住房抵押贷款支持证券定价模式以及比较结构化定价模型与简约化定价模型的基础上,构建包含提前偿付因素与违约因素的定价模型。基于C IR利率模型,运用蒙特卡洛模拟的方法生成利率路径及提前偿付与违约路径,为住房抵押贷款支持证券定价,并分析提前偿付与违约对住房抵押贷款支持证券价格的影响。

需求受到价格影响下的供应链回购契约研究

考虑由一个供应商和一个零售商构成的供应链,其中市场需求是随机的且受到零售价格的影响,零售商在看到市场需求之前同时确定订货数量以及零售价格.已有的回购契约或者无法协调供应链,或者需要一定的费用执行契约,本文所提出的限制性回购契约能够避免这些不足,最后给出算例分析.

创业板高科技公司估值与定价

鉴于创业板高科技公司的高成长性,引入人力资本系数概念可以求出机构投资者对高科技公司股票的预估价格。在引入回拨机制下,通过研究利益相关方利益最大化时的期望,从而推导出利益均衡时高科技公司股票IPO(首次公开发行)的一个价格模型。研究表明:IPO定价不仅与IPO公司资产价值相关,而且与发行费用等参数有关;IPO价格和抑价程度均是机构投资者内部估值的增函数。

零售价格竞争的生产商逆向物流系统决策研究

研究了具有两个零售商的价格竞争环境下,生产商的逆向物流回收模式决策.建立优化模型,得到了生产商回收、生产商委托零售商回收和第三方回收等三种模式下的生产商产品批发价、废旧产品回收价和利润的最优解;对三种回收模式进行了比较;给出算例验证本文的理论成果.为生产商选择合适的逆向物流回收模式提供了理论依据.

需求侧响应在电力零售市场中的应用

电力需求侧响应就是运用系统可靠性项目或基于市场的价格去影响需求的时间和水平。总结介绍了需求侧响应在零售市场的几种应用形式,即可中断负荷项目、电量回购项目和动态电价项目,并对几个成功案例进行了介绍和分析,提出了需求侧响应尤其是动态电价项目在我国的设计机制。

闭环供应链的回收责任分担决策

研究政府不同的回收管制政策(包括制造商和分销商分担回收责任、制造商责任制以及分销商责任制)对闭环供应链各成员的影响。首先,建立了制造商和分销商共同承担废旧品回收责任下的供应链决策模型,分析了政府对废旧品回收的管制政策对供应链成员决策和收益的影响。结果表明,回收责任在供应链各成员间的分担比例并不影响供应链总收益,但是会通过回收可变费用影响收益在供应链成员间的分配,不同回收管制政策对供应链成员间的收益的影响主要体现在回收的固定投资上。针对分散决策效率的不足,设计了共同回收责任下,基于回收品价格的价格折扣和回收补偿相结合的合作机制,促使分散化闭环供应链实现了集中决策时的收益。最后,通过数值试验验证了理论结论,并测试了一些参数对于供应链的影响,进而可以解释回收管制政策在发达国家市场较易实施,而发展中国家一直难以得到贯彻实施的现象。

2013版清单计价规范下甲供材料结算探讨

《建设工程工程量清单计价规范》(GB50500-2013)对"发包人提供材料和工程设备"作出规定,但是在实际执行过程中容易发生理解偏差,造成甲供材料结算错误。为规避此问题,本文通过对甲供材供货方式及甲乙双方应承担的责任以及风险进行分析,讨论甲供材供货方式下甲供材料的计算方法,并提出做好结算的三点建议。

价格相关需求下基于回购与价格弹性联合契约的供应链协调

供应链契约是供应链协调的一个重要方法。本文研究价格与需求相关情形下回购契约与价格弹性契约联合的供应链协调问题。回购契约在零售价格不变的情况下可以起到供应链协调的作用,但在零售价格变化情况下单纯的回购契约不能达到供应链完美协调的目的。本文通过单一批发价契约、回购契约和联合契约三种情形下的供应链系统、零售商和供应链期望利润函数模型的建立、分析与比较,讨论各情形下的供应链系统的效益,以此说明在价格变化下该联合契约能够实现供应链的完美协调,并可实现供需双方利益的合理分配。

基于BP神经网络的出口产品价格监测预警模型

根据反倾销理论,当出口商品的价格低于其正常价值、进口国同类商品的价格降幅明显且其生产者遭受到严重损失时,进口国政府将进行反倾销诉讼。基于此,以我国出口至美国的棉纱为例,利用BP神经网络建立了出口产品价格监测预警模型,旨在提高我国出口棉纱生产商及政府在面对美国反倾销诉讼或实施贸易保护政策时的反应能力。实验结果显示:该模型具有较高的训练和预测精度,可以起到预警的效果。

小波神经网络预测电价的新改进

预测市场边际电价对于电力市场的参与者有十分重要的意义。该文首先分析了BP神经网络在电价预测方面的优劣势,然后基于小波分析,即用母小波取代Sigmoid函数建立了小波神经网络的电价预测模型,并用遗传算法优化神经网络的拓扑结构和各权重系数,从而避免BP神经网络的预测电价陷入局部极小值。实际计算表明,改进后的预测模型有效地提高了预测精度。

B2C零售商退货渠道策略研究

基于全渠道环境下,考虑B2C零售商提供全额退款保证,建立了同渠道退货策略和全渠道退货策略下的博弈模型,研究B2C零售商的退货渠道策略选择问题。结果表明,全渠道退货策略下,B2C零售商总是会实施高价策略,且当消费者线上退货损失较大时,最优定价随着消费者线上退货损失递增,反之递减;当B2C零售商实体店退货产品处理成本较小时,全渠道退货策略能有效增加消费者需求,实施全渠道退货策略是占优的;从消费者的角度看,当产品匹配率和消费者线上退货损失较高时,B2C零售商将会实施全渠道退货策略。

住房抵押贷款支撑证券定价方法研究

在住房抵押贷款证券化(MBS)过程中,定价是住房抵押贷款支撑证券(MBSs)发行与交易的关键,也是其发行成功的前提。对MBSs定价问题进行研究,具有重大理论和现实意义。本文在对国外MBSs定价方法进行系统梳理的基础上,结合我国当前的实际,提出了选取MBSs定价方法的路径。

基于CVaR的供应链回购策略优化与协调研究

利用条件风险值理论(CVaR)探讨随机需求下供应链成员均具有风险规避特性时供应链回购的优化与协调问题.首先在回购合同下建立基于负收益的零售商、供应商和供应链的条件风险值模型,然后研究供应链各成员风险规避水平对最优订购量、最优批发价格及供应链协调策略的影响,得出了供应链最优订购量和最优批发价格与供应商和零售商的风险规避水平之间的关系,并通过数值算例验证了所得结果.