【摘 要】
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本文研究价格和需求双随机变动下的数据驱动报童决策。其中，考虑决策者可利用的价格和需求历史数据是稀缺的，以及决策者可能具有的风险态度。为此，基于条件风险价值（CVaR）度量，提出构建两种稀缺数据驱动的鲁棒报童模型：分布式鲁棒CVaR模型和鲁棒Copula-CVaR模型，并分别给出了等价的的半定规划和线性规划形式。最后，将两者与现有的Copula-CVaR模型进行仿真比较。结果表明：随着风险容忍程度的
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（71832001）； 上海市自然科学基金资助项目（20ZR1401900）； 上海市哲学社会科学规划基金资助项目（2019BGL036）； 中央高校基本科研业务费专项资金服务管理与创新基地资助项目（2232018H-07）；
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本文研究价格和需求双随机变动下的数据驱动报童决策。其中，考虑决策者可利用的价格和需求历史数据是稀缺的，以及决策者可能具有的风险态度。为此，基于条件风险价值（CVaR）度量，提出构建两种稀缺数据驱动的鲁棒报童模型：分布式鲁棒CVaR模型和鲁棒Copula-CVaR模型，并分别给出了等价的的半定规划和线性规划形式。最后，将两者与现有的Copula-CVaR模型进行仿真比较。结果表明：随着风险容忍程度的减少，决策者趋向规避风险，此时三种模型的最优订货量均下降；且在同一风险程度下，分布式鲁棒CVaR模型给出的订货量最为保守。此外，样本外测试集结果显示：在市场表现上，两种鲁棒模型均优于已有模型。其中，当决策者风险容忍程度较大时，分布式鲁棒CVaR更优；反之，鲁棒Copula-CVaR更优。在市场结果预估上，分布式鲁棒CVaR总体最好。
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