The impact of FIFA’s official announcements on the stock market of Qatar: The case of the 2022 World Cup

This study examines the impact of the FIFA’s official announcements on Doha Stock Exchange (DSE) of Qatar with respect to the 2022 World Cup. Using the abnormal unsystematic volatility method of Hilliard and Savickas (2002), our empirical findings reveal that the DSE market is sensitive to FIFA’s announcements about the 2022 World Cup. We find that four out of six FIFA announcements act as primary drivers to the DSE market volatility. The significant reactions of the DSE market to these announcements unveil the investors’ sentiments about the fate of the governmental and private expenditures on medium- and long-term projects undertaken in anticipation of hosting the 2022 World Cup. The results have some implications to investors in this newly emerging market related to this global sporting event. Any future announcements, good or bad, are likely to impact share prices in DSE market and trigger portfolio reallocation by local and international investors, leading to increased volatility.     

我国四部门金融杠杆对系统性金融风险的影响——基于空间溢出视角

基于金融杠杆对系统性金融风险的区域内和区域间作用机制的理论分析,运用空间偏微分方法,依据测算出的2010—2019年我国各省(区、市)四部门金融杠杆和系统性金融风险数据,考量我国四部门金融杠杆对系统性金融风险的空间溢出。结果显示：我国系统性金融风险具有较强的空间趋同性特征;由于金融杠杆部门结构和所在区域的不同,其对系统性金融风险的区域内溢出存在显著差异;此外,金融杠杆对系统性金融风险的区域间外溢效应明显,忽视该区域间溢出,将不利于准确评估金融杠杆对系统性金融风险的冲击。     

Value at risk forecasting for volatility index

Forecasts of values at risk (VaRs) are made for volatility indices such as the VIX for the US S&P 500 index, the VKOSPI for the KOSPI (Korea Stock Price Index) and the OVX (oil volatility index) for crude oil funds, which is the first in the literature. In the forecasts, dominant features of the volatility indices are addressed: long memory, conditional heteroscedasticity, asymmetry and fat-tails. An out-of-sample comparison of the VaR forecasts is made in terms of violation probabilities, showing better performance of the proposed method than several competing methods which consider the features differently from ours. The proposed method is composed of heterogeneous autoregressive model for the mean, GARCH model for the volatility and skew-t distribution for the error.     

企业信息化项目管理对项目成功的影响研究

在企业信息化项目中,项目管理是企业深化改革和提高信息化效益的重要途径。但是项目管理究竟在项目建设中发挥了多大作用,对项目成功起到了怎样的影响,这一直以来都是一个模糊的概念。文章通过问卷调查和结构方程模型具体衡量项目管理对项目成功的影响程度。     

我国高技术服务业研发机构科技创新效率评价

构建了高技术服务业研发机构科技创新效率评价指标体系。利用2010—2011年我国高技术服务业7个细分行业研发机构的科技创新活动数据,运用数据包络分析法,测度了2010—2011年我国高技术服务业7个细分行业研发机构的科技创新效率,比较了各细分行业研发机构的科技创新效率差异,并分析其原因。进而利用理想点模型,对2010—2011年我国高技术服务业研发机构的科技创新效率进行了排名。研究结果显示:我国高技术服务业研发机构的科技创新效率总体良好,但行业差异较大。最后,提出促进我国高技术服务业发展的对策建议。     

国家区域投资政策动态一致性分析

本运用动态博弈模型，以国家的区域投资作为研究的背景，分析了国家与各个区域之间的动态博弈，对国家的区域投资政策的动态一致性进行了深入的探讨。指出在西部大开发的过程中，国家在制定倾向西部地区的投资政策时，一定要使所有的区域确实相信中央政府要遵守已制定的投资政策，保证政策制定与执行的一致性。     

开放条件下中国工业能源强度的影响因素分析——基于31个行业面板数据的实证分析

本文运用中国工业31个行业1998年-2004年的面板数据,分析了能源价格、FDI的进入程度、进出口商品结构、工业内部的行业结构和R＆D投资强度对中国工业能源强度的影响。研究发现,能源价格的上涨对提高工业能源利用效率有显著的促进作用;降低FDI的进入程度与R＆D投资强度都有助于降低工业特别是高能源强度行业的能源强度;降低高能源强度行业的出口额在工业出口总额中的比重,有利于降低高能源强度行业的能源强度,进口商品结构变化对工业能源强度没有显著影响;降低高能源强度行业的工业增加值在整个工业增加值中的比重,有助于降低全工业行业和低能源强度行业的能源强度。     

从风险管理视角看B-S模型及其发展

金融风险是指由于金融资产价值的不利变动而使金融机构遭受损失的可能性.现实的经济和金融市场并非完美,因此,通过风险管理可以提升公司价值.论述了金融风险管理的理论和技术基础--Black-Scholes期权定价模型以及其演变发展,进一步分析了这一演进给对我国金融业发展的启示,从而对防范金融风险提出有益的建议.     

我国产业结构与经济增长间动态关系的实证分析——基于状态空间模型

运用时变参数模型,从三次产业对经济增长的拉动作用的角度,对三次产业与经济增长之间的动态关系进行了实证研究。结果表明:虽然近几年第三产业产值及其占比的增长速度均很快,但第三产业对经济增长的拉动作用不明显,落后于第二产业。最后,结合我国产业结构的特点,提出提高消费性服务业产值比重、加快第三产业内部结构的升级等建议,强调在努力提高第三产业产值比重的同时,更应注重提高第三产业的效率,由此才能实现经济的长期稳定增长。