灰色多属性群决策的TOPSIS法

基于灰色系统理论的思想和方法,探讨了决策方案的属性值为区间灰数及各决策人的属性权重部分已知的灰色多属性群决策问题.根据区间灰数的本质,定义了两区间灰数的新的相离度.引入了个体理想点、群体理想点、相对接近度、群体接近度等概念及其计算公式.将多属性群体决策的TOPSIS方法推广到灰色多属性群体决策情形.文中实例分析说明了所提出的灰色多属性群决策方法的合理性及其算法的有效性.     

企业经营业绩综合评价的差异的实证分析

本文认为上市公司经营业绩综合评价指标体系是由盈利能力指标、偿债能力指标,资产管理能力指标,成长能力指标,股本扩张能力指标和现金流量指标组成。对数据的无量纲处理采用的是均值化方法,而不是通常的标准化方法。主要利益相关者对偿债指标有不同的角度。本文还利用2004年沪深两市化学制药业20家上市公司的实际数据对本文提出的观点和方法进行了实证分析,其结果表明公司不同利益者对同一上市公司经营业绩的评价结果是有差异的。     

基于主成分分析的企业会计信息失真预测模型

企业会计信息失真的识别是国内外财务研究的一大难点。本文采用多元统计分析中的主成分分析方法,建立了一种新的预测企业会计信息失真的模型——主成分预测模型,并把沪深两市年报被会计师事务所出具“否定意见”或“拒绝表示意见”的上市公司界定为“会计信息失真企业”,选取44家会计信息失真企业及与之相对应的44家非会计信息失真企业共88家企业作为研究样本,对上市公司会计信息失真的主成分预测模型进行实证检验。     

熵权法在股票市场的应用

按照熵权法的基本原理，对指标数据的无量纲化不是通常的标准化，而是均值化。均值化处理后不仅消除了指标量纲与数量级的影响，而且还能包含原始数据的全部信息。因此，用这种方法去做综合评价效果非常理想。同时根据所构建的综合评价指标体系，将熵权法应用于10家白酒类上市公司经营业绩的综合评价，得到了与实际相一致的结论。     

企业会计信息失真的判别分析预测模型

企业会计信息失真的判别是国内外财务研究的一大难点。本文采用多元统计中的判别分析方法,建立了判则企业会计信息失真的判别模型,井把沪深两地证券市场年报被会计师事务所出具“否定意见”或“拒绝表示意见”的上市公司界定为“会计信息失真企业”,选取44家会计信息失真公司与之相对应的44家非会计信息失真公司共88家企业作为研究样本,对上市公司会计信息失真的判别模型进行实证检验。     

几种综合评价方法的实证比较

本对四种综合评价方法进行了实证比较，其结果是客观赋权综合评价法优于主观赋权综合评价法，因子分析法(数据标准化)优于熵值法、AHP法和模糊综合评判法。     

多因素层次模糊综合评价在上市公司经营业绩分析中的应用

通过分析研究 ,建立综合评价上市公司经营业绩的六大指标体系 :盈利能力指标、偿债能力指标、资产管理能力指标、成长能力指标、股本扩张能力指标和现金流量指标。用层次分析法构造上市公司经营业绩的多因素层次模糊分析结构模型 ,并以实例进行应用分析     

我国证券市场的有效性与规制创新

在旧经济体制向新经济体制转轨初期中产生和发展起来的中国证券市场存在种种规制缺陷,从而导致我国证券市场的有效性极弱。从1997年起,证券管理部门加强了监管,建立了初步的证券法律体系,使得我国证券市场的有效性慢慢渐进弱式有效,从而规制创新是提高我国证券市场的有效性的主要方式之一。