创新要素投入产出效率随机变动测度与结果分析

创新要素配置在投入产出两个环节中生成大量不完全技术信息，投入产出效率随机变动更加明显。从投入产出数据集合中提炼共同因子，与不可观测变量构成预测器，建立因子增广向量自回归模型(FAVAR)，分析随机变动方差构成，测度投入产出效率随机变动程度。随机变动效应包括水平效应、稳定性效应和规模效应。投入产出效率自回归扰动项表示随机变动程度，将其细分为共同因子，计算预测器方差及其与投入产出效率的协方差。基于669家上市公司月度、季度、半年度和年度技术研发数据，比较分析投入产出效率随机变动程度及形成原因，引入脉冲响应法分析变量方差构成与变动特征，提出相关政策建议。     

融资约束、代理成本及其治理机制研究

通过估计基准Q作为投资机会变量,用双边随机分析的方法,估计了沪深两市A股上市公司2011-2017年的代理成本和融资约束数据,并分组检验了各种治理机制对融资约束和代理成本的治理作用。研究表明,现金股利、举借外债和混合所有制对代理成本的治理效果甚微,而国有控股上市公司则表现出优于民营控股上市公司的治理效率。举借外债可以最有效地缓解公司的融资约束,而民营企业的融资歧视现象仍未得到根本改变,混合所有制改革显著地缓解了上市公司的融资约束。     

基于文本挖掘的税政自动识别与分发系统研究

当前我国税收政策更新速度快,所涉部门多,仅靠财务部门人工搜集、分析、组织实施效率低下,导致企业错失应税减税机会,因此税收政策文本的实时学习和自动分发成为加强企业应税管理、降本增效的首要任务.文章设计税政文本挖掘系统来实现税政文本自动学习和分发:首先,分析税收政策文档;其次,利用分词系统和TF-IDF算法提取每个文本的特征,用贝叶斯、决策树和随机森林三种分类器进行文本分类,并将结果与人工标注结果进行对照;最后,计算三种分类算法的混淆矩阵、准确率和召回率.实验结果表明,随机森林算法文本识别正确率最高,税政文本挖掘系统采用该算法进行识别和自动分发,据此部署部门协同工作,能显著提升公司财税管理工作的全局性和协同性.     

基于效应的随机灰规划模型和应用

为了解决同时含有随机因素和灰色因素的不确定规划问题,通过结合区间灰数所属区间两个端点的随机性,给出随机区间灰数和随机区间灰函数的定义,提出了随机灰规划模型。通过综合效应函数理论用随机变量期望值和方差综合量化表示灰数所属区间的两个端点值。应用该理论对综合量化后的两个端点值继续进行综合量化,从而将随机灰规划转化为确定型规划问题。应用遗传算法进行求解。通过综合效应函数的理念,综合随机变量的期望和方差,同时综合区间灰数的区间因素,将随机灰规划数学模型转化为确定型规划模型即基于效应的随机灰规划模型。通过选取不同的综合效应函数,得到了关于不同决策意识下的随机灰规划的最优解。这个方法可为决策者进行不确定决策提供参考。     

新古典主义资产定价理论的形成

过去半个多世纪的历史发展过程中,西方资产定价理论的发展路径基本可以分为两个阶段,20世纪80年代以前是理论发展的第一阶段,之后是理论发展的第二阶段。第一阶段是资产定价纯理论体系的形成阶段,也可以说是新古典主义资产定价理论的形成;第二阶段是资产定价纯理论在现实市场中的应用和发展。本文集中分析第一阶段。Arrow的随机贴现思想奠定了资产定价理论的一般逻辑,经过资产组合选择理论、CAPM、ICAPM和CCAPM等定价模型的补充和发展,西方资产定价理论形成了一个完整的理论体系。本文将沿着这样的思路,探寻西方新古典主义资产定价理论体系的形成过程及一般特点。     

关于由Wiener过程产生之σ—代数的关系定理

通过构造特殊的集类，并使用λ－π类方法，证明了由一维Ｗｉｅｎｅｒ过程所构成的两个σ－代数σ（│ＷＳ１│ｓ≤ｔ）与σ（Ｗｓ：ｓ≤ｔ）之间严格的属于关系。     

随机生产前沿方法的发展及其在中国的应用

本文对随机前沿生产函数模型的发展及其在中国生产率分析中的应用进行了评述。文章首先介绍随机前沿方法的基本原理、估计方法和在面板数据下对全要素生产率增长的分解,随后评述随机前沿生产函数模型的最新进展和在经验分析中的优势与作用,最后总结了在中国行业和地区经济增长研究中随机前沿方法的成果和不足,并探讨今后研究的发展方向。     

合理划分标段 实现科学采购

在采购实践中,分标段(即打包、分标包)是采购人员常用的基本方法。标段划分不同,采购结果不尽相同。一定程度上,标段划分也体现了采购人员的业务水平。因此,如何通过科学的方法,合理划分标段,使采购结果最优化,是采购人员值得探讨与思考的问题。所谓分标段采购,就是对采购项目的具体内容进行科学地分类与组合,分成若干标段,投标供应商以标段为基本单位进行报价,开标、评标、定标以标段为基本单位确定中标供应商。就象超市购物,收款员将物品分装入包,以“包”的形式提交给顾客。行业中形象地将划分标段称为“打包”。在同一次采购中,每个标段各具相对的独立性,不在同一次采购,这些标段就成为标次。     

股票投资收益率预测的随机分析方法研究

本文针对我国股市涨跌无序，随机性较强的特点，引入股票投资收益率预测的马尔科夫过程模型。文中阐述了马尔科夫过程的相关性质，建立了股票投资收益率预测的马尔科夫过程模型，给出了模型的应用举例，并对模型的应用作出了进一步的相关说明。