战疫情,5G将迎来更好更快发展

自2020年春节在武汉爆发新冠肺炎疫情以来,其传播速度之快、影响范围之广前所未有,对我国经济发展造成冲击。在这次应对疫情中,以5G、物联网、大数据、人工智能等为代表的新一代信息通信技术发挥r重要作用。突如其来的新冠肺炎疫情,对全面进入商用的我国5G发展来说,机遇和挑战并存,2020年5G发展必将全面加速,5G在推动经济新旧动能转换中发挥重要作用。     

互联网金融对传统金融影响的实证研究

选取2012年一季度至2017年一季度15家A股上市银行的面板数据,通过主成分分析法分析商业银行系统性风险的影响要因素,并运用突变分析和向量自回归模型(VAR)进行单根检验、格兰特检验、脉冲响应函数和方差分解对互联网金融对商业银行系统性风险具体影响机制进行实证研究。得出结论:互联网金融与传统商业银行业务之间既互相竞争又互利互补,互联网金融的存在对中国传统金融改革具有强制倒逼作用,促使了中国传统金融机构服务方式和业务模式日趋完善。     

交通违章行为影响因素分析

为深入研究交通违章行为影响因素以及各个因素之间的作用关系,从慢行交通参与者、机动车和监管以及驾校层面建立交通违章行为影响因素的指标体系。采用解释结构模型(ISM)分析各影响因素的相互作用,建立3级解释结构模型。结果表明:表层直接影响因素主要涉及尊法意识浅薄、图方便、从众心理、违章成本低、省时间,潜在间接影响因素主要为受教育程度、目标建筑、习惯心理、侥幸心理、交通标志设置,深层根本影响因素依次为监管力度、应试教育。给参与交通的社会各界人士一些建设性建议。     

基于ISM分析的自我认同感动力机制模型分析

为研究大学生自我认同感的动力机制及因素间的作用关系,从个体自身、家庭、学校等层面建立大学生自我认同感动力机制影响指标体系。采用解释结构模型(ISM)分析各动力机制间的相互作用,建立3级解释结构模型。结果表明,表层直接影响主要包括:过往成绩、性格特征、父母认可度、教师支持度等,中层间接影响因素主要包括:自我效能、人际适应性、同学疏离度等深层根本影响因素主要为个人方面的心理健康、学习动机,家庭方面的家庭氛围,并针对以上因素提出合理化建议。     

浅谈企业内部控制与会计信息质量——基于要素视角

会计控制是内部控制的重要方面,内部控制对会计信息质量有重要影响。本文从内部控制要素视角,系统地探讨了内部控制各个要素对会计信息质量特征的影响,具体表现在对会计信息质量特征的改善上,如可靠性、相关性、明晰性、及时性、重要性、谨慎性等。因此,应进一步加强内部控制建设,优化会计信息的生成机制,才能保证会计信息质量不断提升。     

分析师实地调研提高了信息效率吗?——基于年报市场反应的分析

实地调研作为分析师了解上市公司非公开信息的重要手段,对资本市场的效率提升发挥重要作用。利用2009年至2014年深交所上市公司相关数据,探讨分析师实地调研对年报市场反应的影响及其作用机理。研究发现:分析师实地调研提供的增量信息被投资者作为年报会计盈余的决策参考,实地调研确实提高了资本市场信息效率,信息效率的提升与调研次数显著正相关。进一步分组回归后发现,分析师调研发挥的信息沟通功能在公司信息环境较差的情况下较为明显;机构投资者以及流动性较强公司的投资者更能对分析师调研的增量信息做出回应,不同投资者利用分析师实地调研所提供信息优势的能力存在差别。     

基于信息化的高校财务报账流程及内部控制初探

在当前的信息化时代,随着我国各高校办学规模的不断扩大,也对其内部管理,提出更高要求.财务制度与高校正常运行息息相关,但由于很多高校常过分关注学生就业率以及教育水平,进而直接忽视了内部财政管理,严重威胁着高校的正常稳定运转,故建立起完善的财务内部管理制度势在必行.文章主要对基于信息化的高校财务报账流程以及内部控制措施进行了分析与研究.     

我国大麦价格波动特征及其影响因素分析

[目的]大麦价格剧烈波动会直接影响大麦种植户的生产积极性和大麦产业的平稳发展,研究大麦价格波动特征及其影响因素,有助于提升大麦产业链相关主体识别和应对市场风险的能力,促进大麦产业的健康发展。[方法]文章先采用HP滤波法和ARCH类模型分析了2011年4月至2017年2月我国大麦价格波动特征,然后采用脉冲响应函数分析了我国大麦价格波动影响因素。[结果]我国大麦价格波动存在明显的季节性和周期性,样本期内总体上呈现逐渐下降趋势;我国大麦价格具有显著的波动集聚性,我国大麦价格具有显著的不对称性;在该文选择的影响因素中,大麦进口量和国际大麦价格是影响我国大麦价格波动的主要因素。[结论]该文提出必须保障并提高国内大麦合理产能、完善大麦价格监测预警体系、加强国内大麦进口企业整合和推动大麦进口来源多元化的政策建议。     

多元线性回归模型在江苏建筑业总产值预测中的效果分析

建筑业是国民经济的支柱产业,是重要的物质生产部门。文章基于江苏2000-2016年建筑业经济指标的时间序列数据,以江苏建筑业的流动资产、薪酬、用电量作为解释变量,用建筑业总产值作为被解释变量,通过建立多元回归模型进行实证分析,发现流动资产、薪酬、用电量总产值具有较强的显著性,江苏建筑业总产值的实际值与预测值的误差均值百分比(MPE)和误差绝对百分比(MAPE)分别为0.08%、5.34%,说明模型具有良好的预测效果。