轨道交通对房价影响的范围及时间性研究——基于重庆轨道交通二号线的实证分析

基于重庆轨道交通二号线的实证分析,研究了其对周围房价的影响范围,结果表明其对大渡口区域的影响范围最大为2.5km,同时研究了轨道交通二号线对房价影响的时间性,发现轨道交通线路全面开工和全线竣工通车两个时点均是影响房价幅度的峰值点.     

城市化过程中的土地增值研究——以长春市为例

采用理论与实证相结合的研究方法,分析城市化过程中土地增值的规律、特点、机理以及与城市空间发展的互动机制.研究结果表明:(1)城市化过程中土地增值表现出一定的客观规律性,且具有整体、独立、辐射、共存和不可逆转等特点;(2)城市土地增值主要有投资、用途转变、供求拉动、政策法规引导等形成机制;(3)城市土地增值与城市空间发展...     

现代物流服务企业价值链的分析与构建

文章分析了现代物流服务企业所具有的服务企业和制造企业的双重特点,剖析了在现代物流服务企业价值链分析中运用基本价值链模型和服务价值链模型可能存在的局限性,在此基础上探讨了现代物流服务企业价值链模型的构建。     

论市场经济条件下自然资源和生态环境的价值及其实现问题

本文对市场经济条件下自然资源和生态环境价值的很多基本问题进行了论述，诸如其价值的质的规定和量的规定、价值的表现方式、价值的实现及其补偿问题等。     

失业风险预警系统研究

基于我国29年的历史数据,采用BP神经网络模型对我国的失业风险预警问题进行研究。结果表明,神经网络方法在失业风险系统中具有优良的预警效果,其对失业风险综合警情值的预测误差小于3％。相对于景气分析预测法、时间序列分析、灰色预测模型以及回归预测模型等技术,神经网络方法不仅具有良好的预测精度,同时还具备较强的容错能力和泛化能力。因此,在构建我国的失业风险预警系统中,神经网络模型应该是一种被优先考虑的方法。     

研发服务价值共创研究

以价值网络理论为基础,以研发服务所处价值网络为研究视角,以研发服务价值共创为研究对象,基于价值星座和服务价值网络观点,探讨了企业如何构建自身的研发服务价值网络。通过网络内部的连接点与网络间的连接点,实现研发服务价值共创,以期为研发服务业提高价值创造效率和效果提供理论指导。     

分式布朗运动模型下的金融市场风险度量--以上证指数为例

金融市场风险度量在金融风险度量乃至于整个金融风险管理过程中都具有十分重要的地位。本文基于2013年至2014年上证指数的收盘数据,通过对分式布朗运动驱动的随机微分方程进行离散化处理,用其解（分式几何布朗运动）模拟上证指数的未来走势。在此基础上,采用Monte Carlo模拟法模拟出上证指数的价值分布与损益分布。最后,在95％的置信水平下计算出上证指数的在险价值（ VaR）。相对于传统股票价格预测模型---布朗运动模型,分式布朗运动模型更符合金融问题本身;利用Monte Carlo模拟法不再借助于股票价格历史数据。故而本模型对市场金融风险的预测精度更高。     

价值理论研究中的热点难点问题探讨（下）

马克思的政治经济学的任务，主要是研究资本主义的生产关系。而当代马克思主义的经济学，不仅要研究包括社会主义社会的生产劳动在内的经济问题，也要研究当代资本主义的经济关系、经济运行和发展的新特点。因此，马克思主义理论工作者，需要在继承与坚持劳动价值论的前提下，对这一理论进行创新和发展。     

论法治统一性：价值、要义及实现

法治由于自身的消极价值而必须从内部实现协调统一才能真正确保法治内在的＂良法之治＂的效果状态存在。由是,法治统一性的命题也自然被提到政治日程上,它意即可被视为系统的法治实现内外部要素和谐平衡的要义。法治统一性与国家法律制度、权法关系及政民互动有密切联系,以从静态意义（法律体系化）与动态意义（制度有效运作）上实现统一协调,最终突破当下法治困境,实现法治中制度运作符合其内在价值导向的要求。因此,法治统一性实现从根本上决定了我国百年法治梦的最终实现。     

When value co-creation fails: Reasons that lead to value co-destruction

Value co-destruction is a possible outcome of business, public and consumer collaboration. We examine reasons that lead to value co-destruction and when these reasons emerge. Since previous research on the topic is limited, our research approach is abductive qualitative research. The empirical data emerges from 19 semi-structured interviews conducted in seven organizations operating in Finland. Results indicate that value co-destruction emerges due to eight reasons. Our empirically grounded framework for value co-destruction demonstrates when these reasons emerge (before or after the collaboration or interaction) or they are time-independent. Results provide important insights for academics and managers into how value co-creation efforts can have negative outcomes and at what stage each reason is more likely to happen.