简介：为解决企业集团总部与子公司存在着基于绩效信息的博弈问题,本文通过拓展基本的委托代理模型,分析子公司操纵绩效信息的条件及绩效信息操纵程度的影响因素。结果表明,当总部对子公司激励采用固定工资制或总部可完全监督时,子公司不操纵,并且总部应从提高监督的有效性、子公司操纵业绩的惩罚系数、子公司绩效操纵难度系数、盈利能力和降低努力成本系数五个方面着手,降低子公司绩效信息操纵程度。集团据此建立绩效信息管理机制,提高集团绩效信息管理效率和效果。

简介：制造过程评价是改善制造系统效率的重要一环，传统的评价方法将每个制造系统决策单元视为黑箱来研究整体效率，忽略了中间产品转化信息及投入要素在各子过程中的配置信息。针对两阶段（第二阶段有外源性新投入）制造系统的效率评估问题，分别在固定规模报酬和可变规模报酬假设下，充分利用制造系统中间产品的转化及外源投入要素的配置信息，建立了制造系统网络DEA效率测度及分解模型，建模方法遵循客观评价原则，无需事先主观确定子效率和系统效率之间的组合关系。并将其应用于钢铁制造系统效率测度与分解，研究结果表明该方法能够挖掘决策单元内部子单元的效率情况，帮助决策者发现复杂制造过程非有效的根源，为复杂制造过程的整体效率测度及分解提供了有效的分析方法。

简介：通过对市场结构理论演变过程的回顾，认为以SCP范式为基础的传统市场结构分析框架越来越不适应于当前日益复杂的经济环境。基于此，本文提出了网络型市场结构的概念，分析了网络型市场结构的特征，讨论了网络结构型市场结构的分类，并提出了网络型市场结构的一般模式。接着，构建了网络型寡头垄断市场结构模型，分析了该模型的四个特性。之后，对2×2网络型寡头垄断市场结构存在的八种策略组合进行了合并整理，求出了在现实中经常采用的四种不同的策略组合下的Cournot产量均衡解、价格均衡解以及实现均衡时的利润。最后，通过一个算例对各个Cournot均衡解的特性进行了分析，并比较了四种策略组合的优劣。

简介：借助CPM网络计划进行工序机动时间特性研究是对项目进度进行科学管理的基础。针对项目进度中，若某工序的结束时间从最早结束时间开始一直推迟，其后继工序的机动时间是否会一直受其影响的问题，利用工序机动时间已有的概念和性质，提出路线机动时间和路线自由时差的概念，并借助这两个概念进行工序机动时间守恒性分析，得出某工序的后继工序的机动时间会在该工序的结束时间推迟到一定值后达到恒定值，不再随该工序结束时间的推迟而变化的结论，进而给出工序机动时间守恒性的充分条件，以及计算工序机动时问恒定值的方法。最后，通过应用举例进行具体分析和阐述。

简介：在聚合级分布交互仿真中，时间推进控制是一个核心内容。文中评论时间推进控制的假定条件，以及协调和并行的方法。

简介：将回归分析方法引入资源有限网络计划问题的研究之中，并以此为手段，研究了三十多种启发式方法处理问题的效果与网格计划特征之间的相关关系，给出了二者之间的回归曲线方程，这将便于人们在处理网络资源优化问题之前选择适合自己所处理问题特征的启发式方法。

简介：众多B2C网站已建立起会员等级制度，并据此向买家提供价格折扣。但会员等级制模型仅考虑买家交易金额，无法全面反映买家在线购买历史（onlinepurchasehistory），故不能准确提供差异化折扣。针对上述问题，提出了一种面向B2C电子商务的差异化折扣模型，该模型包含能体现买家在线购买历史的交易、退单、推荐购买、晒单等四个指标，将买家在线购买历史聚合为一个综合值，进而通过min-max标准化方法进行线性转换，将转换后的聚合值与会员等级基准折扣结合得到最终的差异化折扣，从而使得B2C网站可向同级别会员实施更精准的一对一营销和价格歧视策略。以京东商城为背景的仿真实验结果证明了本文新模型的有效性。

简介：在产品不完全覆盖市场中,研究具有不对称网络外部性的纵向差异化产品的Bertrand价格竞争或Cournot数量竞争策略。研究表明,两产品在Cournot数量竞争中的市场利润和社会福利都大于在Bertrand价格竞争中的市场利润和社会福利。在Bertrand价格竞争或Cournot数量竞争中,当低质量产品的网络外部性较大且满足一定条件时,低质量产品也可以获得较大的市场利润;当高质量产品具有较大网络外部性,或网络外部性虽然较小但满足一定条件条件,网络外部性相等或产品都不具有网络外部性时,高质量产品获得较大的市场利润。随着网络外部性的增强,Cournot-Nash均衡点并不稳定,在重复博弈以后,均衡点向Bertrand-Nash均衡点靠近。

简介：网络结构和网络上的信息披露机制对网络功能的发挥有着直接的影响，建立相应的数学模型并采用数学分析和仿真验证的手段揭示其对于网络参与主体收益的影响规律，具有理论和应用价值。在明确网络中两类参与主体的基础上，定义了他们的收益，并根据信息披露的不同情形，分为两种情况求解模型，应用数学证明和仿真分析的手段得到了网络结构对收益影响规律的三个结论。在对结论分析的基础上，指出了模型的管理学意义，讨论了进一步的研究工作。

简介：企业名望作为企业无形资产一个重要组成部分，对企业的发展起着举足轻重的作用。科技型企业，作为本世纪五十年代以来兴起的以科技创新和开发为已任的新型企业，其企业名望的设计越来越受到企业界的重视。本文通过对科技型企业的概念和特征的综述，探讨了科技型企业名望的内容和设计方法等。

简介：以一次性消耗系统为背景．提出了多应急点多出救点以及多资源的复杂网络应急调度模型。以应急点的损失最小和出救点的个数最少为目标，将损失量大小转化为应急时间长短进行衡量，运用理想点法求解。最后构造算例．运用本文提出的方法对模型进行计算，验证了所建立模型的合理性及理想点法的可行性和有效性。

简介：为从理性上认识经济运行态势,通过分析判别经济运行态势的基本标准和判别依据,在关联分析的基础上,给出了判别经济发展态势的C型量化分析公式;并通过实例讨论了它的实际应用价值;展现了C型关联分析方法的优越性.

简介：产学研合作中的知识流动效应度量一直是一个难题，本文以GERT网络与协同学为理论基础，寻求知识流动效应度量的方法。为此，根据知识流动特性，利用GERT网络中的实现概率及矩母函数参量来解析知识流动效应。为了得到矩母函数的分布类型，利用协同学，分析了影响产学研合作的内外因素，建立起随时间变化的知识流动方程，并以此方程作为矩母函数。同时，以大型飞机起落架系统研制为案例，利用专家调查法获取初始数据，并运用前述方法进行知识流动效应分析。通过GERT网络模型对知识流动进行测度，提供了产学研项目研制过程中知识增值大小、流动的顺畅性等重要信息，以此帮助决策者为保证研制项目的按时按质完成采取积极对应措施。

简介：本文运用随机矩阵理论（RMT）和相关系数动态演化模型建立全球股指二次“去噪”相关系数矩阵，并采用阀值法构建全球股市网络，进而分析该网络拓扑结构特性和解释风险在网络中的传染效应。研究发现，全球股市网络呈现出“小世界”效应；在θ=0．1数量水平下，全球股市网络具有较强的鲁棒性。同时，英国和荷兰的股票市场风险传染对网络整体的冲击较大；股市网络中各个股市间的风险传染路径与相关国家经济实力相关联，体现出较强的同配性。

简介：为了便于建立与有上下界网络最大流与最小截问题有关的决策支持系统，本文给出一个求有上下界网络最大流与最小截的数值算法，证明了算法的理论依据，并举例说明了算法在堵塞流理论中的应用。该算法能判定问题是否有可行解，在问题有可行解的情况下能求得问题的最优解。该算法具有易于编程实现、收敛性好等优点。数值实验表明该算法有较高的计算效率，可用于求解最小饱和流问题。

简介：随着项目活动进入“大尺度”时代，复杂性成为现代化项目组合管理中的突出问题。在项目组合决策系统复杂性分析基础上，提出了交互耦合网络视角下的项目组合决策系统表征方法；借鉴非线性动力学建模方法构建项目组合决策系统复杂动力网络模型，结合模型的稳定解和稳定条件将项目组合决策系统划分为竞争型、共生型、强依存型和弱依存型，并通过数值仿真方法对系统的稳定域、分岔和混沌进行分析。研究表明，项目组合决策系统的复杂性和稳定性依赖于系统内交互关系作用，改善协作关系，避免过分竞争，以系统整体为先优化配置有利于项目组合目标实现。

简介：针对当前社会网络理论中静态结构主义的研究局限，本文基于过程的观点，将知识转移分为转移对象的搜索与对转移条件的判断两个过程，并从社会资本的三个分析维度建立了个体在知识转移过程中的行为模型，并基于此行为模型设计仿真实验，考察了涌现出来的咨询网络的结构特征，以及群体绩效的变化。实验结果表明，群体绩效与关系衰减系数以及成员的认知阈值正相关，咨询网络的集聚系数与衰减函数负相关，与成员的认知阈值正相关。研究结论将为交互式记忆系统及组织中know—who知识对群体绩效的影响提供有益的参考。

简介：针对同时包含可线性补偿和不可线性补偿两种属性且属性值为确实数、区间数、语言信息的风险型多属性决策问题，提出一种基于消错理论的决策方法。首先，在消错理论的基础上将属性分为关键型、重要型和冗余型三类，结合属性值的类型分别给出对应的错误函数和极限损失值；接着，对关键型属性赋予极小权重，在保留关键型属性“一票否决”功能的同时又突出重要属性的作用；最后，根据对待错误损失的不同态度，建立计算错误损失值的三种方法，通过计算期望错误损失值对备选方案进行排序。通过新市民信息服务项目的例子，说明该方法的有效性和可行性。

简介：论述了物元分析识别评判模型，指出该方法在农林系统识别产品质量是较好的一种方法，并用其对我国北方6省12个品种的枣果质量进行分级，为发展优质品种提供科学根据。

简介：我国证券市场股价波动表现出特有的混沌性质[1][2],具有局部随机与整体秩序[3]相容的特征.本文以2002年每隔十秒的上证指数高频数据[4]为例,以混沌理论为基础,从原始序列中构造出若干个新的时间序列,运用神经网络法[5]进行预测.预测结果表明,此方法能够较好地预测股票的走势,有望在股票交易中应用.