如果问:“时间是几点?”您将看着手机或手腕上的速度,并提供一个快速的答案;但是,如果被问到:“什么时候?”无论您身在何处,您很可能很难提供一个连贯的答案。这个小插图归因于奥古斯丁斯(Augustinus),他在两行的空间中使我们痛苦地意识到了一个想法的困难。在本文中,我们着手将一些微妙的时间和复杂性带到战略学科中 - 这种话语一直牢固地集中在未来(并因此与时间互动)上,但对充实的胃口也没有太多的胃口,无法充分疑问时间。我们问:时间的复杂性质是什么?这种性质如何改变策略?通过探索这个问题,我们将未来的本质问题提出了问题,并讨论了在战略实践中如何制定未来的未来,以及通过哪种策略工具将未来变成当前的对象。我们认为,解决战略时间问题的一种富有成果的方法需要注意发挥的多种形式(例如短期和长期未来之间的共同区别),携带它们的参与者以及他们实现的工具。我们用两个前样本说明了这种方法,其中长期战略与战略的关系有问题:关于18世纪和19世纪森林管理的辩论,以及有关20世纪公司金融化的辩论。我们通过检查三种常见策略工具的时间:模型,计划和折扣来追求对战略期货的分析。本文对本SI的总体贡献是使战略研究人员和从业人员意识到时间的复杂性质,以及这种复杂的性质如何在追求战略中起关键作用。
接下来,我们为 SP 和 OSP 问题的复杂性建立上限。当选择规则不是策略证明时,可以通过为一个代理提供类型配置文件和可获利偏差来证明这一点。这种证明可以在多项式时间内进行检查,因此具有电路输入的 SP 决策问题属于共同 NP 。具有电路输入的 OSP 问题是否属于共同 NP ?也就是说,当给定选择规则不存在 OSP 机制时,是否总能快速证明不存在?我们通过利用先前开发的 O-dag 结构来证明这一点。我们发现,当且仅当其 O-dag 的某个非单例顶点没有子节点时,选择规则不存在 OSP 机制。因此,可以通过展示这样的顶点并证明它没有子节点来证明 OSP 问题不存在 -实例,这可以在多项式时间内完成。上述结果表明 SP 和 OSP 问题在电路输入下是共同 NP 完全的。也就是说,它们与共同 NP 中最难的问题一样难,但不会比它们更难。这意味着任何一个问题都可以在多项式时间内归结为另一个问题。总之,我们的结果表明,尽管考虑扩展形式会带来明显的障碍,但决定选择规则是否具有相应的 SP 机制或 OSP 机制同样复杂。有了表输入,人们可以在多项式时间内决定 OSP 问题并构建机制。有了电路输入,当所需的机制不存在时,总会有一个简短的断言证明。
已经制定了以下指南,以解决将GIP标准应用于覆盖策略的问题。覆盖策略是一种与基础投资组合分开进行投资策略的某个方面的管理,并作为单独的策略提供。覆盖策略通常是设计(1),以限制或维护基础投资组合中存在的指定风险敞口或(2)通过更改投资组合的指定风险敞口,从玛凯特的战术视图中获利。此外,一些覆盖策略试图增加针对有风险的指定目标分配或分配资本的价值。覆盖销售的曝光(公司承担投资管理责任的经济价值)是要管理的覆盖策略的名义价值,覆盖的基础投资组合的价值或指定的目标敞口。覆盖策略通常是使用衍生物未经资助和实施的,这可能导致覆盖层的公允价值非常小,负数甚至零。覆盖层组合本身可以高度杠杆化,这是由于使用衍生物。
什么是关键词策略及其局限性“更多意味着添加。更多意味着减去多少。”学习使用关键词策略解决应用题的学生会执着于故事题中的孤立单词,解释单词而不是问题的上下文。关键词策略是一种教学生剖析应用题的方法,找出表示运算的单个单词。例如,学生可能会被教导“总计、更多、总共”用于加法,意思是应该加数字。或者他们可能会被教导“少多少、更少、差多少”总是表示减法。这个系统的缺陷在于,学生被训练成自动跳转到运算或程序,而不先理解对他们的要求。以此问题为例(Clement & Bernhard,2005):苏珊收集了 6 块石头,比简多 4 块。简收集了多少石头?如果学生使用关键词策略,他们可能会错误地认为“更多”意味着添加,然后断章取义数字而错误地执行运算。6 + 4 的答案是 10,但 Jan 实际上收集了 2 块石头。利用关键词策略或其他程序步骤并不能让学生了解如何开始解决问题、在面对问题时坚持不懈或评估解决问题的过程和结果的合理性。除了关键词具有误导性之外,有些问题并没有关键词,导致学生学会依赖关键词而没有策略。此外,当学生使用关键词解决较简单的问题时,他们在被要求解决更复杂、多步骤的问题时会感到困惑(Van de Walle & Lovin,2006)。相反,学生需要明白数学是关于推理和理解情况的。乔治·波利亚 (George Polya) 在其 1945 年出版的《如何解决问题》中首次介绍了解决问题的过程(见图 2)。在这个过程中,学生们被教导首先花时间去理解问题,然后再制定计划,然后执行计划,然后回顾检查和解释。虽然它提供了一个很好的结构来思考
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