航材供应链绩效的模糊综合评价

将供应链思想引入航材保障,提出了航材供应链的概念、结构,研究了航材供应链绩效评价问题,分析了相关影响因素,建立了航材供应链绩效评价指标体系,运用AHP和Fuzzy方法建立了模糊综合评价模型,并通过实例分析了模型的应用过程。     

高技术企业创新能力评价——以河南省企业为例

企业的技术创新是一项系统工程,若想进一步提升河南省企业的技术创新能力,单独依靠创新主体自身是难以实现的,应充分考虑到各项政策措施之间的依附和制约关系。构建企业技术创新能力评价指标体系,运用层次分析法等适当的评价方法,对河南省高技术企业的技术创新能力进行了客观评价,为及时调整河南省企业技术创新战略提供了依据,从而有利于企业技术创新能力的提升。     

信息技术在形成性评价中的价值挖掘

文章阐述了《大学英语课程教学要求》对评估体系的要求以及形成性评价这一新的评价模式。综述了对现有形成性评价以及信息技术在形成性评价中应用的评论,指出了现在形成性评价的研究还处于理论阶段,以及信息技术在形成性评价中应用的欠缺。通过自己一年的实验,提出了信息技术在形成性评价中的应用价值挖掘的必要性。     

国防工业高校科研能力趋势评价研究

通过对国防工业高校科研特点的分析,基于生态位理论的基本思想,运用数学建模的方法,构建具有速度特征的国防工业高校科研能力趋势评价模型,并通过算例证明该方法的可行性与有效性。     

提高内部控制有效性能否抑制财务舞弊的发生？

内部控制的基本目标之一就是合理保证财务报告的可靠性。从内部控制有效性的角度分析其与财务舞弊的内在关系具有重要意义。研究以2006—2008年因财务舞弊被处罚的77家上市公司和对应的77家非舞弊上市公司为样本,构建了内部控制质量评价指数对内部控制有效性进行评分,采用配对t检验和logistic回归分析,结果显示,有效的内部控制性能够显著抑制财务舞弊发生的可能性,内部控制五要素中风险评估、信息与沟通、监察越有效就越能减少财务舞弊的发生。     

基于认识论的案例教学法——美国商学院的经验

案例教学是美国商学院重要的教学手段,以建构主义认识论为理论基础。本文以此认识论为基础,致力于探讨美国商学院案例教学中教师与学生的不同角色定位,倡导商学院教育应注重传授缄默知识,并具体分析了美国商学院案例教学对我国的借鉴意义。     

企业信用风险综合评价指标体系构建

对国内外企业信用风险评价研究进行了总结和分析,结合现代企业信用风险的观点,从信用能力风险与信用倾向风险二维新视角来综合诠释信用风险,对企业信用风险中的非财务因素进行分析,综合考虑影响信用风险的财务与非财务指标,构建了企业信用能力风险与企业信用倾向风险的综合评价指标体系。     

直觉梯形模糊几何集成算子及其在群决策中的应用

文章首先定义了直觉梯形模糊数及其运算法则,基于这些运算法则,给出了直觉梯形模糊几何集成算子,即直觉梯形模糊加权几何(IT-WG)算子、直觉梯形模糊有序加权几何(IT-OWG)算子以及直觉梯形模糊混合几何(IT-HG)算子。在此基础上,提出了在属性权重已知的情形下专家评价值以直觉梯形模糊信息给出的多属性群决策方法。最后以产品最优设计方案的选择为实例进行分析,所得结果验证了该方法的有效性。     

OFDI逆向技术溢出能够改善中国能源效率吗

从理论和实证两个层面考察了OFDI逆向技术溢出对中国能源效率的影响。采用2002—2016年中国30个(非全部)省(直辖市、自治区)的面板数据，运用DEA博弈交叉效率模型测算了碳排放约束下各省(直辖市、自治区)能源效率的现状。选取技术进步、产业结构等7类控制变量，采用动态面板GMM方法分析了OFDI逆向技术溢出与区域能源效率之间的动态关系。研究表明：OFDI逆向技术溢出对区域能源效率具有显著的正向促进作用，其每增加1%，将带来能源效率0.0613%的提升；在其他控制变量中，技术进步、产业结构优化、能源结构优化、外商直接投资对能源效率具有正向促进作用，城镇化水平对能源效率具有负向抑制作用，人力资本水平与对外开放度对能源效率具有正向促进作用，但不显著。以上发现为“一带一路”背景下区域节能减排政策的制定提供了经验证据。     

Forecasting stock price volatility: New evidence from the GARCH-MIDAS model

This paper introduces a combination of asymmetry and extreme volatility effects in order to build superior extensions of the GARCH-MIDAS model for modeling and forecasting the stock volatility. Our in-sample results clearly verify that extreme shocks have a significant impact on the stock volatility and that the volatility can be influenced more by the asymmetry effect than by the extreme volatility effect in both the long and short term. Out-of-sample results with several robustness checks demonstrate that our proposed models can achieve better performances in forecasting the volatility. Furthermore, the improvement in predictive ability is attributed more strongly to the introduction of asymmetry and extreme volatility effects for the short-term volatility component.