物流企业绩效评价研究的发展

本文对当前物流企业绩效评价的指标体系及评价方法的研究现状进行了分析．指出了现有研究成果的优点和不足之处,并提出了一些改进建议。以期为物流企业绩效评价的进一步发展提供理论与实践基础,为物流企业决策者提供更合理、科学的评价标准。     

高速铁路对站点城市及区域经济影响的异质性分析

本文运用双重差分法研究哈大高速铁路、郑西高速铁路、武广高速铁路、京沪高速铁路和京广高速铁路开通对站点城市及区域经济的影响.研究结果表明,各条高速铁路线路的时间效应基本一致,但各站点效应的符号不同.郑西高速铁路和武广高速铁路的站点效应为正,说明在相对不是很发达的东北和中部地区,交通基础设施对经济发展有显著的促进作用;而京广高速铁路和京沪高速铁路的站点效应为负,原因是选取的地级站点城市与经济发达的直辖市和省会城市很近,高速铁路开通使生产要素和资源向经济发达的大城市集聚,虹吸效应明显.同一线路站点效应存在异质性,说明高速铁路效应需要依托于区域经济环境.东部地区存在虹吸效应和经济集聚效应,但并没有拉大高速铁路站点城市和非站点城市的经济发展差距;但在中部和东北地区,增加高速铁路站点、加大交通基础设施建设会更好地带动区域经济的发展.总体来看,高速铁路开通有利于区域经济的协同发展.     

物流企业绩效评价研究的发展

本文对当前物流企业绩效评价的指标体系及评价方法的研究现状进行了分析,指出了现有研究成果的优点和不足之处,并提出了一些改进建议.以期为物流企业绩效评价的进一步发展提供理论与实践基础,为物流企业决策者提供更合理、科学的评价标准.     

我国绿色债券信用利差宏观影响因素研究

本文从微观层面拓展到宏观层面,对绿色债券信用利差的宏观因素影响进行了系统研究。采用Lasso方法进行回归,从众多控制变量中选出合适的控制变量,实现高维控制变量的降维处理,改善多个控制变量导致回归结果失真的问题,提升结果的可靠性;并对东、中、西三个地区和是否有第三方认证的绿色债券信用利差的宏观因素影响进行对比分析。研究发现：第一,绿色债券信用利差与汇率显著正相关,与地区GDP、居民消费价格指数显著负相关。第二,东部地区绿色债券信用利差与地区GDP、居民消费价格指数、市场利率显著负相关;中部地区绿色债券信用利差与广义货币供应量、地区GDP显著负相关;西部地区绿色债券信用利差与地区GDP有显著关系。第三,对于有三方认证的绿色债券,信用利差与宏观因素无显著相关;没有三方认证的绿色债券,信用利差与居民消费价格指数、市场利率显著负相关。     

我国信息技术企业信用评级研究——基于违约鉴别和特征选择视角

从违约鉴别和特征选择视角出发,采用机器学习算法,对我国信息技术企业信用评级问题进行了研究。研究表明,通过SMOTE方法对非均衡样本数据进行处理,解决了样本数据类别不平衡导致预测模型存在类别偏好问题;通过Logistic-Lasso方法进行指标筛选和计算企业违约概率,并根据违约概率进行信用分级,保证了信用评级模型的精简和违约预测可靠性,改善了信用评级与违约概率不匹配问题。构建的信用评级模型采用39个指标,总体鉴别精度在98%以上,模型的可靠性和实用性优于其他常见的机器学习模型。此外,根据企业信用级别情况,分别从企业自身、投资者和监管部门角度,提出了控制风险的相应对策。