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1.
基于财务视角的企业核心竞争力评价模型   总被引:3,自引:1,他引:2  
以评价核心竞争力为目的,将评价核心竞争力的财务绩效单独列出来,结合因子分析法的分类优势和主成分法的降维优势,重新构建了"因子分析一主成分分析"的评价法,并结合雷达图构建企业财务核心竞争力的评价模型进行的实证分析表明,该模型可以为企业经营者和投资者评价企业核心竞争力提供借鉴.  相似文献
2.
基于主成分分析的股票流动性的度量   总被引:2,自引:0,他引:2  
流动性是一个多维变量,因此要度量股票的流动性,必须采用一种多维的计量方法.以上证180指数成分股中的30只股票为研究样本,利用高频数据,运用主成分分析方法获得了一种新的流动性度量方法,该方法能够更好地描述中国股市的流动性.  相似文献
3.
4.
以主成分分析法构建企业财务危机预警模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
财务危机预警模型的建立,对企业预防和化解财务危机,提高其危机预警管理水平有着重要的意义.目前国内外学者对财务危机预警模型的研究主要集中在多元回归分析模型、多元判别分析模型、神经网络预警模型等模型的构建上,本文将采用主成分分析法,利用上市公司财务数据,构建财务危机预警模型.  相似文献
5.
企业现金流风险识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
现金流是企业财务状况的综合表现,对现金流风险的识别研究是企业实施财务风险管理的关键.本文认为,对现金流风险识别应把握三方面工作:首先,要对现金流量表结构进行研究,通过现金流来源的不同构成形式,以及企业所处的生命周期阶段分析,探究企业现金流的综合风险状况.其次,要在现金流结构分析的基础上,理性构建风险评价指标体系.最后,通过建立主成分分析模型,合理界定风险临界区域,进一步分析现金流风险程度,使企业充分认识风险,加强现金流风险管理.  相似文献
6.
浙江省金融结构与经济增长关系的实证研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文采用浙江省1990~2007年的宏观经济数据,运用主成分分析法,构建了两个衡量浙江金融结构的因子,并将它们与经济增长指标置于同一模型进行回归分析后发现:金融总量因子与浙江的经济增长率、投资率呈显著的负相关关系.而金融效率因子不仅有利于浙江经济增长率的提升,还可以带动投资水平的增加;浙江经济增长与两大因子均正相关,且与金融效率因子的关系更显著.在格兰杰因果关系检验中,金融效率的提高是经济增长的单向格兰杰原因,而经济增长则是金融总量提高的单向格兰杰原因.实证结果表明,注重金融效率、发展直接融资市场,优化投资渠道以及合理配置金融资源将有助于浙江经济增长.  相似文献
7.
构建能够概括国际货币作为储备货币、计价货币、投融资货币应用状况的货币国际地位综合评价指标体系,基于主成分综合评价分析法,依照欧元相对地位变动趋势的不同,将1999 Q1至2010 Q1分为四个阶段,研究其间欧元的国际地位和欧元相对于美元的国际地位变动,结果表明,欧元诞生至今,与美元相比,欧元相对地位不断提高,其主要原因是欧元储备货币和计价货币相对地位有了较大提高。  相似文献
8.
基于主成分分析的中国省域公务员规模测量研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用政府人力投入的经济指数、财力指数、市场化指数、面积指数、交通指数、通讯指数、人口指数、就业指数、国民素质指数等9项相对指标作为测量标准,引入主成分分析方法对中国省域公务员规模进行科学测量的结果表明,约占六成的公务员规模是适度的,绝大多数省区间的公务员规模呈现同质化。这可能是机构刚性和制度惯性所致。因此,各省区应科学界定政府职能与设置政府机构体系,完善公务员编制管理制度,推行公务员动态管理模式,优化公务员编制规模。  相似文献
9.
中国金融业专利的发展特征及影响因素分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
张举  张展 《上海金融》2008,41(6):77-81
本文通过对1985年以来国内金融业专利状况的统计分析,发现其发展具有以下特征:第一,申请数量2000年以来发生了大幅波动;第二,申请者结构发生了改变;第三,主要集中在传统银行业务的电子化和网络化方面;第四,国外申请者的申请数量接近一半,并且在发明专利的占比上远远超过内地金融机构。本文的实证部分利用多元回归和主成分分析方法,发现中国金融业竞争程度和金融业对外开放程度所代表的需求性因素是影响金融业专利发展的主要原因。  相似文献
10.
A semiparametric factor model for implied volatility surface dynamics   总被引:1,自引:0,他引:1  
We propose a semiparametric factor model, which approximatesthe implied volatility surface (IVS) in a finite dimensionalfunction space. Unlike standard principal component approachestypically used to reduce complexity, our approach is tailoredto the degenerated design of IVS data. In particular, we onlyfit in the local neighborhood of the design points by exploitingthe expiry effect present in option data. Using DAX index optiondata, we estimate the nonparametric components and a low-dimensionaltime series of latent factors. The modeling approach is completedby studying vector autoregressive models fitted to the latentfactors.  相似文献
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