随着市场竞争加剧及投资资金紧缺,租赁日益成为当今投资决策的重要方式之一,同时稍纵即逝的市场也要求决策者立即做出在线决策。但对在线租赁决策的理论研究,经典优化方法通常假定不确定性因素服从某种随机变量寻求概率平均意义上或最坏情形时的最优方案,难以应对实际需求。本项目运用在线算法与竞争分析理论对该问题进行深入研究,首先结合决策者风险偏好,建立了概率、语言等各种预期形式下的风险回报模型;进一步研究了多阶段多供货方的在线租赁问题及各种预期形式下的风险决策模型;另外,考虑到现实租赁带有各种合同要素,也探讨了各种合同约束下的在线租赁问题及相应风险预期下的决策模型;最后研究了具有多目标优化的在线租赁问题以及各种风险预期下和带有相应合同约束下的决策模型等。研究成果不仅丰富并完善了在线租赁问题的理论模型,而且为实践中在线租赁决策提供理性参考,也为经济管理中研究风险决策和其它在线金融决策问题提供理论依据和指导。
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数据更新时间:2023-05-31
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