中国寿险需求影响因素的检验

本文运用面板数据分析方法．从宏观角度实证分析了1997～2003年中国内地30个省（市）寿险需求的影响因素，探讨了经济发展、教育水平、居民储蓄存款、人均可支配收入、竞争程度因素对寿险保费收入的影响。实证检验发现，以上因素对一个地区的寿险需求均有显著的正向影响。我国各地区寿险市场的发展是“经济推动型”，寿险市场发展不平衡的根本原因在于经济发展不平衡。     

非对称信息下企业信用风险形成机理及其降低策略

信用风险控制既是风险控制研究的理论难点，也是风险控制实践的难点。从非对称信息理论的角度出发。分析非对称信息下信用风险形成的机理，可以得出控制信用风险的关键在于事前阶段的结论。加强客户信用信息管理系统的建设是企业降低信用风险的关键，也是实现企业信用风险标本兼治的第一步。     

长江三角洲地区人口入迁及城市化的区域经济因素分析:基于面板数据的研究

以“人口迁移和人口就地非农化是中国城市化两种并行不悖的实现形式”为立论,运用面板数据模型方法,从人口入迁和人口非农化两个角度对影响中国长江三角洲地区城市化的区域经济因素做了分析。第二和第三产业产值比重对推动长三角地区城市化进程的作用显著;工资水平是影响长三角地区人口入迁的最重要因素;人均GDP虽然对长三角地区人口非农化的作用显著,但对人口入迁的作用是不确定的;外商直接投资和对外贸易依存度等开放经济因素对长三角地区城市化的作用非常有限。     

基于数据包络(DEA)分析的京津冀地区环境绩效评估研究

提高资源环境绩效是区域生态环境治理的核心与关键。在构建环境绩效评估指标体系的基础上,运用数据包络分析模型（DEA）测度并分析2005-2015年京津冀地区静态环境绩效水平。利用Malmquist指数动态分析法将环境绩效分解为技术效率变化指数和技术进步指数,并探讨分解指标对环境绩效的相对贡献。结果显示：京津冀地区环境治理投入与产出水平均呈现逐年上升趋势;北京和天津的总体环境绩效水平要远高于河北,2005-2011年京津冀地区的环境绩效水平排序为北京、天津、河北,2012-2015年京津冀地区的环境绩效水平排序为天津、北京、河北（2013年除外）。河北省环境绩效水平较低的主要制约因素是技术进步缓慢与全要素生产率偏低。Malmquist指数呈现出一定的波性,这主要是由技术变化指标波动所致。最后,就如何提升京津冀地区环境绩效水平,提出相关对策建议。     

数据交易市场双边匹配模型与决策方法研究

针对平台视角下的数据交易供需双边匹配问题,基于双边匹配理论,提出了考虑模糊语言评价信息、区间数评价信息和0-1评价信息的混合型多属性匹配决策方法并定义了属性匹配满意度函数。以供需主体最大匹配满意度为目标,构建了数据交易供需双边匹配的多目标优化模型,并设计模型求解算法,将多目标化模型转化为单目标线性规划模型进行求解,以获取匹配结果。结果表明,通过对供需双方需求信息的详细分析,双边匹配结果能在最大程度上满足双方需求,同时,优化模型具有合理性及有效性。     

基于标准数据的创新程度提升路径研究

创新程度在资源配置中的作用日趋明显,但目前创新程度常以专利作为测量值。随着标准在产业发展中引导性增强,作为创新重要产出的标准在创新程度提升中的地位日渐凸显。提出一个以标准数据为依据,通过对标准创新程度值的测量,结合国际国内创新程度四分图模型,研究具体领域创新程度提升路径。以信息技术应用领域标准为分析对象,结合国际标准化组织颁布标准和中国标准,确定信息技术在各应用领域创新现状。结果显示：信息技术在办公系统和银行业务两个领域应用的国际国内创新程度都很低,应在完成产业升级后逐渐淘汰;其在健康关怀领域应用的国际发展前景良好但国内创新程度很低,是重点研究领域。随后,对信息技术在健康关怀领域应用的国际和国内标准具体内容进行对比分析,发现中国与国际发展存在差距,并以国际国内创新程度为依据对位于四分图不同区域的信息技术应用领域创新程度提升提出合理建议。     

Big Players in Slovenia

The subjectivism of Austrian economics helps to explain the statistical fact of long memory in asset prices. The theory of Big Players is an Austrian approach to understanding the effects of discretionary policymaking in markets. It leads to implications that can be tested with statistics. In particular, Big Players induce herding and, thereby, an increase of persistence in asset prices. A recent episode in Slovenian monetary theory provides a case study. This case study adds to a set of similar studies, all tending to support the theory of Big Players.     

Forecasting value at risk and expected shortfall with mixed data sampling

I propose applying the Mixed Data Sampling (MIDAS) framework to forecast Value at Risk (VaR) and Expected shortfall (ES). The new methods exploit the serial dependence on short-horizon returns to directly forecast the tail dynamics of the desired horizon. I perform a comprehensive comparison of out-of-sample VaR and ES forecasts with established models for a wide range of financial assets and backtests. The MIDAS-based models significantly outperform traditional GARCH-based forecasts and alternative conditional quantile specifications, especially in terms of multi-day forecast horizons. My analysis advocates models that feature asymmetric conditional quantiles and the use of the Asymmetric Laplace density to jointly estimate VaR and ES.     

军民融合背景下我国上市军工企业结构评价研究

采用“DEA方法”评价我国上市军工企业结构优化度,通过我国各军工产业结构优化效率之间的对比,探究我国军工产业结构现有的问题,进而提出新时期、新常态下,我国军工产业结构升级的对策。最后,就军民融合背景下我国军工企业转型升级问题提出实践性指导。     

Dynamic Cost Inefficiency of the European Union Meat Processing Firms

We apply dynamic data envelopment analysis (DEA) to estimate dynamic cost inefficiency for a sample of European Union (EU) large meat processing firms over the period 2005–2012 and decompose this into the contributions of technical and allocative inefficiency. The estimation of dynamic inefficiencies controls for adjustment costs associated with firms’ investments. We further contribute by measuring dynamic cost inefficiencies and their components with regard to own region group (managerial inefficiencies) and the gap between the pooled frontier and the region-specific frontier (programme inefficiencies). Results show that technical inefficiency tends to be the largest component of cost inefficiency when both conducting the analysis for the EU as a whole and estimating a region-specific frontier. Results suggest significant differences in cost, technical, and allocative inefficiencies between meat processing firms in eastern, western and southern EU countries. We also find that the gaps between the pooled and region-specific frontiers tend to be small to negligible, which suggests that the main source of pooled inefficiencies are shortcomings in managerial practices rather than differences in region-specific conditions.