本文探讨了在不完全信息条件下，单一个领导者和多个追随者的生态工业链中的定价决策问题。在当今社会，传统的生产模式导致了大量资源的开采和能源的消耗，同时在生产和消费过程中，大量的废弃物和污染物被排放到环境中，这不仅对生态平衡造成了影响，也对社会环境构成了威胁。在这种背景下，生态工业链的概念被提出，目的是减少对环境的负面影响，实现资源的循环利用。 生态工业链定价决策对链条各环节的合作至关重要，然而，相关研究并没有对生态工业链中的定价策略给予足够的关注。生态工业链中存在着一种结构，其中有一个领导者和多个追随者，这种结构在定价策略上有着独特的特点，需要特别分析。在不完全信息的条件下，参与方所掌握的信息是有限的，这种情况下各方如何进行有效的定价决策是一个复杂的问题。 在论文中，作者提出了静态贝叶斯均衡的定义，并构建了一个静态贝叶斯博弈模型来分析不完全信息条件下的定价决策问题。为了使问题更加可解，作者将整个博弈过程拆分为多个子博弈过程，并将不完全信息转化为完全信息情况下的子博弈来求解。通过这种方法，作者能够分析出在制造商主导下的动态贝叶斯博弈模型中的Stackelberg均衡解。为此，作者开发了一种遗传算法，用以求解这些子博弈的Stackelberg均衡解，并通过实例计算验证了模型和方法的有效性。 关键词“定价决策”指向了价格制定是生态工业链运作的核心问题；“生态工业链”反映了研究对象的特点；“博弈论”用于指导决策过程中的各方行为分析；“不完全信息”体现了信息不对称这一现实情境；而“一主多从”则描述了生态工业链中的层级结构。这些关键词为我们揭示了研究的维度和所使用的主要分析工具。 在具体分析中，首先定义了不完全信息下的静态贝叶斯均衡，为后续的分析奠定了基础。接着，构建了静态贝叶斯博弈模型，为定价决策提供了一个分析框架。在此基础上，论文进一步分析了不完全信息下的动态贝叶斯博弈过程，将其拆解为多个子博弈，并提出了通过遗传算法求解Stackelberg均衡解的方法。这种方法的提出有助于处理生态工业链中可能出现的复杂决策问题。 在实际应用中，这些模型和方法可以帮助生态工业链中的企业更好地制定价格策略，实现链中不同企业的合作共赢。例如，主导企业可以利用自身的优势地位来影响其他企业的决策，而追随者企业则需要根据主导者的行为和自身的信息来调整策略。这种模型对于理解生态工业链中的动态互动和竞争具有重要意义。 本文的研究对于理解和指导实际中的生态工业链定价决策提供了理论支持，尤其是对于如何在信息不对称的情况下进行有效的决策有着重要的意义。通过这种研究，我们能够为生态工业链的发展提供科学的管理建议，促进资源的高效利用和环境的可持续发展。

生态工业链定价决策研究主要探讨了在不确定性需求影响下，如何通过合理的定价策略来优化生态工业链中的资源配置和产品销售。本文基于一个两阶段的生态工业链模型，考虑了副产品（即下游企业生产过程中产生的副产品作为上游企业的原材料）的库存影响，以及副产品的定价问题。在研究中，将下游企业的购买量定义为不确定性需求，而副产品的库存量则认为是确定的。根据副产品的库存量与下游企业购买量的不同情况，本文采用博弈论作为理论基础，研究了两种主要的定价决策：顺序博弈均衡（Stackelberg均衡）和合作博弈均衡（协调定价决策）。 生态工业链是一个以生态依赖性关系为纽带，形成的工业链或网络。与传统供应链不同，生态工业链具有自然界生态系统的一些属性，企业之间通过资源共享构建联盟，形成无废弃物的生态链。生态工业链中，一个企业的副产品可作为另一个企业的原材料，形成闭环的物质流动系统。在这样的体系中，上游和下游企业在构建过程中存在不同的私人利益，而且企业之间需要通过协调合作来实现整个链条的优化。 文章指出，对于运行中的生态工业链，定价策略问题非常重要，因为它直接关系到企业间合作的成败。然而，针对这一问题的研究相对较少。在已有的研究中，Wang Xiu-li分析了在构建过程中，上下游企业私人利益的不同，提出了根据利益相关者的不同需求构建生态工业链的方法。而Chen Jie则运用博弈论，分析了在绿色原材料和非绿色原材料同时出现在市场条件下的环境购买模型，并提出了一些改善环境购买的策略。尽管如此，如何在生态工业链运作阶段解决定价问题，依然是个需要更多关注的课题。 本文的研究背景是典型的两阶段生态工业链，在这一背景下，下游企业的购买量是不确定的，副产品的库存则是确定的。研究涉及了两种情境：下游购买量高于或低于副产品库存量。作者通过博弈论，研究了副产品定价的策略问题。通过顺序博弈均衡和合作博弈均衡的获得，本文提出了解决生态工业链定价问题的理论框架和方法，为生态工业链中企业之间的合作提供了有效的决策支持。 关键词包括“生态工业链”、“博弈论”、“不确定性需求”和“定价决策”，这四个关键词准确概括了本文的研究重点。生态工业链作为主题，探讨了生态依赖性关系下工业链的构建与运作；博弈论是分析企业间如何在不确定性环境中进行决策的工具；不确定性需求是影响工业链运作的一个关键因素；定价决策则是生态工业链管理的核心内容。 面向不确定需求的生态工业链定价策略研究，是将博弈论和生态工业链理论相结合，解决一个实际管理问题的尝试。通过构建模型和分析不同博弈情境下的定价均衡，作者给出了企业如何在副产品库存和下游购买量不确定性条件下进行有效定价的理论指导。这不仅丰富了生态工业链领域的理论研究，也为实际操作提供了有益参考。

综合考虑捆绑折扣和优惠券折扣的在线定价研究：一个非线性混合整数规划模型，姜元春，刘业政，在竞争激烈的在线销售环境中，吸引消费者购买是企业的重要任务。为了最大化电子商务企业的利润，本文提出了一种综合利用捆绑折扣

This book grew out of courses in pricing and revenue optimization developed at Columbia University and Stanford University. 1 At the time there were few other comparable courses. 2 Since then, it has become clear that there is growing interest in pricing and revenue opti- mization (a.k.a. revenue management and dynamic pricing) as a topic of study within both business schools and management science/operations research departments. This interest is quite understandable: Not only is pricing and revenue optimization an important appli- cations arena for quantitative analysis, it has achieved widely publicized successes in many industries, and there is growing interest in the techniques of pricing and revenue optimiza- tion across many different industries. Some of the issues involved in developing and teach- ing an MBA course in pricing and revenue optimization have been treated in articles by Peter Bell (2004) and myself (Phillips 2004).

matlab阶跃响应曲线代码价钱 程序文件，“基于平稳国家定价的分布动力学”，西班牙银行工作文件0831，2008年12月，（C）James Costain和Anton Nakov 操作方法 运行“ gedyn.m”以计算一般平衡动力学； 冲激响应是自动计算的 运行“ vd.m”以计算方差分解并估计菲尔普斯曲线系数 默认设置为泰勒规则。 要切换到货币增长规则，请在“ gedyn”中将“ phiPI”设置为0。 默认模型是SSDP。 要更改模型，请在“ gedyn”中更改“ adjtype”。 计算细节 在具有3Ghz CPU和1GB内存的普通奔腾4上，一般均衡稳态计算需要几秒钟的时间。 动态计算大约需要2-3分钟。 由于大部分时间（最慢的步骤）花费在QZ分解上，因此很难加快速度，QZ分解使用内置的MATLAB函数qz。 所有程序文件列表 调整-根据调整收益计算调整概率 calcstats-计算稳态统计 compute_IRFs-根据初始状态和冲击来计算动态路径（泰勒规则） compute_IRFsM-根据初始状态和冲击计算动态路径（货币法则） disclyap-解决离散Lyapunov

二手车价格预测 探索具有随机森林和正则化的二手车价格预测模型。 我使用R进行数据可视化，数据插补和模型选择。 涉及的主要软件包是Hmisc，ggplot2，randomForest和glmnet。 我们正在寻求使用随机Forst和正则化技术的特征选择和预测算法。 方法是随机森林，山脊，套索和弹性网回归。 事实证明，弹性模型可以大幅度减少维数，并保持良好的预测能力。

哪些变量提供了有关未来收益横截面的独立信息？ 当候选变量的数量很大并且交叉项可能很重要时，投资组合排序和 Fama-MacBeth 回归不能轻易回答这个问题。 我们介绍了一种基于机器学习文献中可以在这种情况下使用的思想的新方法。 将该方法应用于基于过去回报的未来回报预测，短期回报成为最重要的预测因素。 基于我们的研究结果的交易策略的信息比率是考虑双向交互的 Fama-MacBeth 回归的两倍。 交易成本并不能解释结果。

深度对冲演示 使用机器学习对衍生产品定价 1) Jupyter version: Run ./colab/deep_hedging_colab.ipynb on Colab. 2) Gui version: Run python ./pyqt5/main.py Check ./requirements.txt for main dependencies. Black-Scholes（BS）模型-于1973年开发，并基于获得诺贝尔奖的作品-在近半个世纪以来一直是定价选择和其他金融衍生品的事实上的标准。 在理想的金融市场的假设下，可以使用该模型来计算期权价格和相关的风险敏感性。 然后，交易者可以从理论上使用这些风险敏感性来创建完善的对冲策略，以消除期权组合中的所有风险。 但是，在现实世界中很难满足完美金融市场的必要条件，例如零交易成本和连续交易的可能性。 因此，在实践中，银行必须依靠其交

期权定价-C 为欧美期权定价的 C++ 程序 该函数使用继承和多态在 C++ 中生成期权定价工具。 这段代码是在我硕士之前在我的预编程课程中生成的。

富铁 R中的金融工程职能 内容 Black-Scholes期权定价模型：价格和隐含波动率 Bachelier期权定价模型：价格和隐含波动率 安装 在运行中安装devtools软件包 library( devtools ) devtools :: install_github( " PyFE/FE-R " , subdir = " pkg " )