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1.
This article analyzes the impact and effectiveness of the Mexicanlabor retraining program for unemployed and displaced workersProgramade Becas de Capacitación para Trabajadores (PROBECAT).The strategy followed is to compare the post-training labormarket experiences of trainees with those of a comparison groupamatched sample of unemployed individuals who were eligible for,but did not participate in, PROBECAT. The results of this exercisesuggest that participation in PROBECAT reduced the mean durationof unemployment for both men and women trainees and increasedthe monthly earnings of men, but not of women. The results alsoindicate that the post-training earnings effect varied systematicallyby level of education attained, with the largest earnings increases(of about 28 to 37 percent) found for men with six to twelveyears of education. 相似文献
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3.
信用风险水平与宏观经济变量的实证研究——基于中国、美国、日本部分银行的比较分析 总被引:11,自引:0,他引:11
基于1999~2007年中国、美国和日本部分银行的不良贷款率数据,本文对影响银行信用风险的宏观经济因素进行了实证研究和比较分析。结果表明:(1)中国的银行信用风险水平与失业率呈现显著的负相关关系;(2)表面上美国的银行信用风险水平极低,而且不受宏观经济变量波动的影响,但是实际上其风险被金融衍生工具隐藏并积累起来;(3)日本的银行信用风险水平与CPI呈现显著的负相关关系。最后本文提出了几点建议。 相似文献
4.
商业信用:基于企业融资动机的实证研究 总被引:16,自引:0,他引:16
商业信用是企业从外部市场进行短期融资的重要组成部分。本文采用我国上市公司2000年至2004年的数据实证研究了商业信用作为企业外部融资方式的决定因素。实证结果发现企业获得的商业信用与企业规模、财务杠杆、销售增长率以及国有股比例呈显著正相关关系.而与短期银行借款比例以厦毛利润率呈显著负相关关系。这些发现表明,在我国目前所处的融资环境下。商业信用已经成为企业的重要融资手段。与银行信贷相比。商业信用具有一定的融资比较优势,作为提供商业信用的企业,对客户的经营状况等信息的了解更有效。 相似文献
5.
我国商业银行宏观压力测试研究——基于四类银行的SUR模型 总被引:3,自引:0,他引:3
本文以不良贷款率作为评估银行主要风险的指标,建立SUR模型对我国国有商业银行、股份制银行,城市商业银行和农村商业银行四类银行进行了宏观压力测试。通过构建房价下跌和物价上涨的极端情景,运用蒙特卡洛模拟方法得到宏观经济因素冲击下四类银行的贷款损失分布,结果表明在设定的压力情景下,四类银行的贷款损失率都有不同程度的上升,国有商业银行的稳健性最好,而城市商业银行表现相对较差。 相似文献
6.
在多中心理论之前,社会上主要存在市场秩序和国家主权秩序.多中心的产生源于集体行动理论的局限性,它颠覆了公共财产只有交由中央权威机构管理或完全私有化后才能有效管理的传统观念.本文对当代公共选择学派和公共经济学的代表人物埃莉诺·奥斯特罗姆的多中心理论做了解读,并从奥斯特罗姆个人学术研究经历出发,追溯多中心思想形成的全过程,最后就多中心理论的重要意义与发展方向做了展望. 相似文献
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8.
薪酬机制是国有企业改革中的难点问题,如何发挥薪酬作为国有企业经营者提升企业业绩的激励作用更是建立科学、公平的国有企业薪酬机制的焦点问题。文章通过对2005年~2006年国有上市公司的实证分析得到企业规模、净资产收益率、所在区域、国家股比例和经营者任期是国有企业经营者薪酬水平的决定因素,而独立董事和监事会并没有发挥应有作用。对薪酬激励效应实证的结果表明,国有企业经营者年薪和持股比例的激励效应较强,高管团队的薪酬差距也有助于企业业绩提升。 相似文献
9.
C. Quek K. C. Yow Philip Y. K. Cheng C. C. Tan 《International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management》2009,16(1-2):147-164
In contrast to short-term stock trading, portfolio managers are interested in the medium- to long-term peaks and troughs of the stock price cycles as signals to balance their stock portfolios – the predicted trough is the signal to buy the stock and the predicted peak is the signal to sell the stock. As statistical models are generally inadequate or incapable of providing such portfolio balancing signals, we propose using the generic self-organizing fuzzy neural network (GenSoFNN)—a fuzzy neural system – as a tool for portfolio balancing. The network adopts the supervised learning approach to detect inflection points in the stock price cycles, and a modified locally weighted regression algorithm is employed to smooth the stock cycles. The GenSoFNN-based portfolio balancing system was evaluated with experiments conducted using 23 stocks from the New York Stock Exchange and NASDAQ, and the results showed an average profit return of 65.66%. The contributions of the proposed GenSoFNN intelligent portfolio balancing system are twofold: it can be used as an efficient trading solution and it can provide decision support in trading via its generated rules. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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