基于模糊变换的产品评价模型研究

产品评价是产品决策的基础,也是产品策略正确制定的基础。本文以模糊变换为基础建立产品评价模型,并通过案例证明其可行性和应用价值。     

大数据金融：机遇、挑战和策略

在介绍了大数据金融后，提出了大数据金融发展当中所遇到的机遇和挑战，最后给出了大数据金融发展五个策略。     

基于经济的复杂系统预防维修模型研究

文章针对存在经济性的复杂系统,从经济的角度,考虑实际复杂系统设备维修中的不完备维修,基于时间延迟和最大可用度要求,提出了一种以系统预防维修费用率最小化为目标的优化模型。并对实例运用计算机对模型的求解进行了案例分析。     

中国通货膨胀的波动性与杠杆效应研究——基于条件异方差模型的实证分析

利用条件异方差模型对我国居民消费价格指数建模,并基于此展开对中国通货膨胀的一般特征进行分析、研究。实证结果表明,我国的通货膨胀具有强惯性、波动集群性、杠杆效应等特征。依据我国通货膨胀的动态特征和机制来制定相应的货币政策将有助于缩短货币政策的时滞和合理疏导微观主体的通胀预期,也有利于正确地引导和稳定市场经济,并最终能提高货币政策的有效性。所以,我国通货膨胀治理过程中必须充分考虑我国通货膨胀特征的影响,及时采取措施消除那些与市场制度逻辑不一致的政策传导因素以及对政策信号不能作出理性反应的市场因素。     

内部控制、两权分离与公司现金持有——基于民营上市公司的经验证据北大核心

本文采用2009~2013年我国A股民营上市公司的相关数据,实证检验了终极控股股东两权分离与公司现金持有水平及价值之间的关系,并进一步检验了这种关系是否会受到公司内部控制质量的影响。研究发现,终极控股股东两权分离程度越大,公司现金持有水平越低,现金持有价值也越低;两权分离对现金持有的影响与公司内部控制质量有关,内部控制质量的提高会显著降低两权分离对公司现金持有水平及价值的不利影响。拓展检验表明,两权分离程度越大的终极控股股东通过持有的现金加剧了公司过度投资,而高质量的内部控制能够抑制这种行为。     

金融监管信号传递与金融市场有效运行

金融市场是金融监管当局与金融市场参与者之间动态博弈、合作共生的信息不对称系统。通过把信号博弈和重复博弈思想引入金融监管理论研究,构建以金融市场有效运行为反馈信号的金融监管当局与金融市场参与者之间的监管信号传递模型,分析金融市场治理中有效监管信号的传递机制。结果表明：金融监管力度与金融市场有效运行水平之间存在分离、混同两种均衡关系;在金融监管声誉效应的驱动下,金融监管当局倾向于选择混同均衡策略,而不是分离均衡。因而只有建立通畅的金融监管信号传递及反馈机制,强化并放大金融监管信号显示,增大监管乘数效应,形成良性的监管声誉效应,才能保障金融市场的有效运行。     

中小企业人力资本投资风险与对策研究

知识经济时代,人力资本是企业最重要的战略性资源。本文通过对中小企业人力资本投资特点的分析,来探讨中小企业人力资本投资存在的风险,并针对投资风险,剖析了中小企业人力资本投资风险的防范对策。     

基于C-D函数的多任务委托-代理模型研究

笔者将柯布-道格拉斯函数引入参数化多任务委托-代理模型研究,并对模型进行案例分析,研究表明:委托人应该提高重要性高和不确定性较低的任务的激励力度,使其高于重要性低和不确定性较高任务的激励力度;当代理人风险回避性较强和所委托活动的不确定性较高时,应降低激励弱化其风险分担;当代理人的个人能力越强时,委托人应增大代理人的分享系数,进一步激励代理人。     

从“优势竞赛论”与功能翻译理论看中西方翻译研究的衔接与碰撞

功能翻译理论于二十世纪七十年代产生于德国,其代表观点是目的论。“优势竞赛论”是许渊冲于二十世纪末构建的翻译理论,强调“求美高于求真”。本文将对这两种具有代表性的翻译理论进行剖析,从中感受中西方翻译研究的衔接与碰撞。     

大数据金融的发展瓶颈及对策研究

一、引言根据《2017—2022年中国大数据市场专项调研及投资前景预测报告》披露的信息,大数据正在推动中国新一轮信息化建设的高潮,2015年大数据的市场规模达到了115亿元,预计在2018—2022年,每年的市场规模的增长幅度在40%以上。相对于其他行业,大数据对金融行业具有更大的价值。麦肯锡的研究指出,金融业在大数据价值潜力指数中高居第一。而未来金融机构的核心竞争力将取决于其是否具备将大数据快速转化为有效信息的能力,这迫使我们必须以前瞻的视角审视大数据资产,通过努力让那些深藏在大数据中的商业价值得到充分的发挥。大数据金融对我国金融业来说还是一个崭新的议题,因此研究大数据金融发展中的瓶颈问题,并找到相应的解决策略具有非常现实的社会意义。二、大数据金融的概念和种类大数据金融是指整合巨量的结构化与非结构化数据,通过实时分析处理客户的交易信息,判断客户的消费习惯,掌握客户的各方面信息,以此预测客户的未来行为,使得金融机构或金融服务平台降低金融风险并为客户提供个性化的金融服务。大数据金融目前分为平台金融和供应链金融两种模式。