简介：产学研合作是科技与经济结合的有效形式，协同创新理论对产学研合作提出了更高的要求。从协同创新视角出发，利用基于有限理性的演化博弈理论构建了企业与学研机构间的协同合作决策博弈模型，并对策略选择进行稳定性分析。理论研究和数值仿真结果表明：当企业和学研机构在协同合作中获得的经济收益净值大于其选择中途放弃获得的经济收益时，双方才会全部选择协同合作策略；产学研协同合作总收益、收益分配系数、赔偿系数和协同合作成本对企业和学研机构的决策结果有显著的影响，但作用机制有所不同；政府对产学研协同合作的资助和惩罚机制对企业和学研机构选择协同合作策略有促进的作用，但应将资助和惩罚力度控制在一定范围内发挥其最大激励效用。

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：论文构建了一个基于私人信息传递的羊群行为演化模型，指出，在私人信息不断转化为公共信息的过程中，受正反馈效应、饱和效应和投资者过度反应引发收益的反转驱动，羊群行为呈现“出现-增强-减弱、消失-反向羊群行为出现-增强-减弱、消失…”的周期性演化规律。基于我国A股市场的实证显示，上述特征的周期性羊群行为的确存在。

简介：在冲突谈判中，能获知对手偏好是掌握谈判主动性的重要条件。本文基于冲突分析图模型理论构建了一种获取对手偏好的方法。该方法通过深入分析冲突分析图模型中Nash、GMR和SEQ三种稳定性定义，利用反向思维，建立求解对手偏好最少约束条件的数学模型。该方法能让决策者在预知冲突结局的前提下，得到对手的全部偏好信息。以“云南曲靖陆良县铬污染”冲突事件为例，通过对该事件引发的冲突进行建模和偏好分析，在已知冲突最终结局的前提下，运用数学模型，省环保厅可以得到陆良化工企业的所有偏好序，使其在冲突谈判中做到知己知彼，同时也验证了该方法的可行性和有效性。案例分析过程可以从战略层面为谈判中的一方提供参考。

简介：针对时间权重与属性权重完全未知的三角模糊多属性决策问题，基于前景理论和MULTIMOORA提出一种新的决策方法。首先，建立备选方案在不同时段的三角模糊前景决策矩阵，根据时间度及不同时段内备选方案前景值的差异构建时间权重优化模型，并运用最大偏差法的基本思想获得属性权重。其次，基于三角模糊数提出一种新的MULTIMOORA扩展形式，并结合占优理论对备选方案进行比选。最后，通过实例证明了所提方法是可行的，也是有效的。

简介：以减持限售股份为前提条件，建立起两期间的控股股东跨期投资并进行利益侵占的理论模型。将现金流权比例、限售股减持比例等作为影响变量，分析其对控制权私利产生怎样的作用。通过分析得出产生的控制权私利分别与上述相关比例之间是呈负相关、正相关以及只与即期有关而与远期侵占无关的结论。同时，两期侵占模型中，控股股东的即期最佳水平与单期模型相比，有一定程度的降低。因为控股股东的减持以及侵占行为是长时间的，并且也是连续的，该行为是以获得最大收益为目的的。本文在理论分析的角度为我国资本市场的大股东持股结构改善以及投资决策选择给予支撑。

简介：关于惩罚的确定性及其严重性是否能够有效地影响组织内部雇员的信息安全遵从行为，已有的研究结论尚存在着严重分歧。为了继续探索惩罚对信息安全遵从行为的影响作用，构建了信息安全遵从博弈模型，依据该模型和存在道德风险的委托人——代理人理论，分析了惩罚的确定性以及适度的惩罚严重性对信息安全遵从行为的激励机制，并对惩罚的适度性进行了数值模拟。研究表明：（1）作为委托人的组织可以设计出包含适度惩罚的最优激励契约，并获得最优的信息安全遵从收益；作为代理人的雇员不仅将接受该契约，并且会按照组织所期望的努力水平去遵从信息安全制度。（2）惩罚的确定性和适度性两者能够有效地影响雇员的信息安全遵从行为。（3）组织可以根据雇员的风险规避测度、外部机会收益、激励报酬以及信息安全产出结果这四个因素来设置适当的惩罚额度。这些研究结果将有助于信息安全管理者深入地理解并有效地管理组织内部雇员的信息安全遵从行为。

简介：摘要：本文综述了金融风险度量的建模的理论和方法最近的发展。介绍了常用的矩度量和现代风险度量技术，包括在险价值VaR、预期不足Es和期望分位数Expectile等现代风险度量技术和方法，以及复杂风险因素下的非／半参数风险度量方法。违约概率和违约相关性是信用风险度量中的两个基本概念，本文还介绍了信用违约风险中违约概率和违约相关性的常用度量方法。最后，通过一些应用案例介绍如何在金融风险度量中应用现代风险度量技术度量和识别风险。