城市住宅价格与宏观经济变量的关系分析——基于VAR模型的实证研究

通过分析选取住宅价格指数(HPI)、国内生产总值增长率(GDP)、1-3年期银行贷款利率(IR)作为内生变量,滞后两期的广义货币供应量(M2)作为外生变量,建立了向量自回归模型。并在此基础上,运用协整分析、脉冲响应函数、方差分解和格兰杰因果检验等研究方法对住宅价格指数与宏观经济变量之间的动态相关关系进行了研究。研究结果表明,我国的住宅价格与所选用的宏观经济变量之间存在一定交互响应作用,并就此提出了相关建议。     

Everybody wins? A discourse analysis of competing stakeholder expectations in Social Impact Bonds

ABSTRACT

This paper explores how diverse stakeholders frame their expectations of Social Impact Bonds (SIBs). Using discourse analysis, the authors examine competing expectations in SIB press releases, showing how they differ between stakeholders, between institutional contexts, and how they evolve over time. The paper highlights how the prioritization of social finance and collaboration discourses privileges the role of private investors, which in turn diminishes the role of service providers as innovators.     

上市公司EVA实证分析——来自沪市制造业

本文以2001年沪市制造业93家上市公司的财务与交易数据为依据,采用相关分析和回归分析的方法,对EVA、传统会计指标与公司市场价值间的相关性进行了分析。结果表明:沪市制造业上市公司的EVA与MVA存在正向相关,且对MVA具有一定的解释能力,但其解释能力并不优于传统指标。现阶段EVA对MVA具有增量解释能力,但并不能替代传统指标。     

房地产住宅价格影响因素的实证分析——以沈阳市为例

住宅价格是房地产市场的晴雨表,能够反应房地产市场的供需情况,以及政策的影响。本文通过对沈阳市住宅价格影响因素进行分析,确立研究指标,并借助沈阳市2002年到2011年统计数据,运用Eviews软件对数据进行回归分析,得到沈阳市商品住宅价格变动回归方程,从而为房地产企业决策及政府制定政策提供理论依据。     

物流中心选址的影响因素分析及案例

运用现代物流及城市规划原理，对物流中心选址的原则及影响因素进行系统的分析研究，并在此基础上提出了物流中心选址的方法及注意事项。最后用“廊坊国际物流中心选址”案例对选址方法进行验证。     

基于EIQ—ABC分析法的T宠物用品公司仓储管理实证分析

EIQ-ABC分析法是仓储管理中有效的定量分析方法,它充分挖掘订单资料的数据信息,为仓储管理提供可靠的数据支持。在对T宠物用品配送中心的实证研究中,重点应用IQ-ABC分析、IK-ABC分析和IQ-IK交叉分析对订单资料进行多维度分析,并根据分析结果提出了货位规划和货物管理等仓储管理方面的建议。     

中国房地产投资与经济增长的计量分析

近几年,中国房地产市场比较热,不断掀起投资的浪潮,中国的经济随之也较快地增长。但是金融危机席卷全球,对于2009年,中国的房地产投资与经济增长又如何呢？本文立足于现实情况,采集了15年的数据先对房地产投资和GDP进行组合预测,然后运用计量经济的相关知识对这十几年的数据进行定量分析,提出自己的见解,并展望未来。     

基于PCA/FCM的企业信用评价研究

针对我国企业信用评价问题的特点,文章分析了企业信用评价基本原则和主要影响因素,建立了企业信用评价指标体系。企业信用评价是一类包括一系列独立变量的分类问题,将主成分分析与模糊理论引入信用评价中,构建基于PCA/FCM的企业信用评价模型,这使得模型更接近人们的思维方式、指标赋权更为客观。应用该模型及SPSS11.0、MATLAB7.0对所选企业研究显示:该模型非常有效和实用。     

关于资产证券化及会计处理的探讨

资产证券化是金融创新浪潮中崛起的一种主流融资技术。它使贷款成了具有流动性的证券,盘活企业的存量资产,并优化其财务比率。然而,也相应地引发了一系列的会计问题。主要集中在转让方式或出售方式的会计确认、定价计量、会计报表合并及报表披露。     

Identifying crime generators and spatially overlapping high-risk areas through a nonlinear model: A comparison between three cities of the Valencian region (Spain)

The behavior and spatial distribution of crime events can be explained through the characterization of an area in terms of its demography, socioeconomy, and built environment. In particular, recent studies on the incidence of crime in a city have focused on the identification of features of the built environment (specific places or facilities) that may increase crime risk within a certain radius. However, it is hard to identify environmental characteristics that consistently explain crime occurrence across cities and crime types. This article focuses on the assessment of the effect that certain types of places have on the incidence of property crime, robbery, and vandalism in three cities of the Valencian region (Spain): Alicante, Castellon, and Valencia. A nonlinear effects model is used to identify such places and to construct a risk map over the three cities considering the three crime types under research. The results obtained suggest that there are remarkable differences across cities and crime types in terms of the types of places associated with crime outcomes. The identification of high-risk areas allows verifying that crime is highly concentrated, and also that there is a high level of spatial overlap between the high-risk areas corresponding to different crime types.