【简报】天美制作果冻视频系列学术研讨会(146)
2015-05-29 00:00:00
5月27日，北京大学光华管理学院的蓝颖杰教授为我院师生带来了一场题为“Competitive Difference Analysis of One-Way Trading with Limited Information”的演讲，Young Joon Park教授和兰赛教授也参加了本次研讨会。
蓝博士在北京大学获得经济学学士、管理学硕士学位，在马里兰大学获得博士学位，现任教于北京大学光华管理学院管理科学与信息系统系，主要教授运筹学、数据、模型和决策、模拟决策、管理科学专题、运筹学和物流管理专题、信息管理系统等课程。他的研究专长包括供应连锁管理、收入管理和稳健最佳化等。他的多篇研究成果用于多次学术性会议上，包括DSI annual meeting Baltimore, INFORMS annual meeting, Revenue Management and Pricing Section Conference, Sixth Annual Supply Chain and Logistics Engineering Conference, INFORMS M & SOM等。
研讨会上，蓝博士主要讨论在有限的信息下，面对价格的不确定性，如何在给定的时间区间内买或卖一定数量的商品。他从如何在价格波动的一年内买进一百万吨原油为例入手，介绍了单边交易的含义，并使用竞争差异分析（Competitive Difference Analysis）来分析在只知道价格波动的范围的前提下，如何优化单边交易的策略。为此，他还引入了后悔的概念，即理想和现实的差异，并找到最坏的情况，通过最小化后悔来引入最好保证的概念，以用于之后的分析。接着，蓝博士通过一个两天交易（只在今天或者只在明天交易）的简单模型来阐述这些概念和方法，随后又将这个模型的假设放宽为两天都可以部分交易，但是两天内必须完成所有交易，并将其转换成一个博弈问题来解决。比较差异分析应用了Savage的最小化-最大化后悔标准，而在其他方面和在线算法的著名的竞争比例分析一致。一个由竞争差异分析制造的在线算法可以保证最优离线算法中一个最坏情况的表现差异。蓝博士的分析是第一个展现所有可能的最坏情况的，并通过逆向归纳法得到了闭合形式的解。与此同时，数学实验也表明较之贝叶斯策略，从竞争差异分析得到的交易策略更能忍受信息的不准确性，并能在与其他稳健的策略相比赢得更高平均收入的同时，保持一个较低的标准差。
研讨会上，在座的师生就蓝博士提出的一些有趣的概念和推导过程进行了讨论交流。
蓝博士在北京大学获得经济学学士、管理学硕士学位，在马里兰大学获得博士学位，现任教于北京大学光华管理学院管理科学与信息系统系，主要教授运筹学、数据、模型和决策、模拟决策、管理科学专题、运筹学和物流管理专题、信息管理系统等课程。他的研究专长包括供应连锁管理、收入管理和稳健最佳化等。他的多篇研究成果用于多次学术性会议上，包括DSI annual meeting Baltimore, INFORMS annual meeting, Revenue Management and Pricing Section Conference, Sixth Annual Supply Chain and Logistics Engineering Conference, INFORMS M & SOM等。
研讨会上，蓝博士主要讨论在有限的信息下，面对价格的不确定性，如何在给定的时间区间内买或卖一定数量的商品。他从如何在价格波动的一年内买进一百万吨原油为例入手，介绍了单边交易的含义，并使用竞争差异分析（Competitive Difference Analysis）来分析在只知道价格波动的范围的前提下，如何优化单边交易的策略。为此，他还引入了后悔的概念，即理想和现实的差异，并找到最坏的情况，通过最小化后悔来引入最好保证的概念，以用于之后的分析。接着，蓝博士通过一个两天交易（只在今天或者只在明天交易）的简单模型来阐述这些概念和方法，随后又将这个模型的假设放宽为两天都可以部分交易，但是两天内必须完成所有交易，并将其转换成一个博弈问题来解决。比较差异分析应用了Savage的最小化-最大化后悔标准，而在其他方面和在线算法的著名的竞争比例分析一致。一个由竞争差异分析制造的在线算法可以保证最优离线算法中一个最坏情况的表现差异。蓝博士的分析是第一个展现所有可能的最坏情况的，并通过逆向归纳法得到了闭合形式的解。与此同时，数学实验也表明较之贝叶斯策略，从竞争差异分析得到的交易策略更能忍受信息的不准确性，并能在与其他稳健的策略相比赢得更高平均收入的同时，保持一个较低的标准差。
研讨会上，在座的师生就蓝博士提出的一些有趣的概念和推导过程进行了讨论交流。
