市场机遇发现的支持模型及其应用

采用信息技术支持企业的市场机遇发现是企业信息化的深层次需求.本文从认知的角度分析了市场机遇鲻发现的过程、思维活动和领域知识,提出了支持市场机遇发现全过程的三维模型,建立了基于领域本体的市场机遇发现概念模型,提出并分析了其中领域本体实例生成与合并遗传方法,给出了应用实例.     

基于情境偏好知识超图的移动用户细分研究

构建了一个通用的用户细分模型,定义了用户情境偏好的概念和度量方式,采用情境偏好知识超图描述了用户间基于情境偏好相似性的多元弱关联,并基于超图分割实现用户细分,避免了一般聚类操作中用户间弱关联的丢失。应用该模型进一步构建了移动服务策略矩阵。最后通过实证验证了模型在用户细分和服务策略分析、制定上的适用性。     

基于KDD的工程施工索赔问题发现机制

本文对索赔决策支持空间和工程施工索赔的问题发现过程进行了分析,并提出了相应的模型,分析了KDD技术和工程施工索赔的问题发现各自的特点,在此基础上指出KDD作为施工索赔问题发现支持工具的适用性,最后提出了基于KDD的工程施工索赔决策问题发现机制。     

大数据的价值发现:4C模型

随着新一代信息技术的应用,大量的数据在开放多源的渠道中产生,逐渐汇聚成一个巨大的、精准映射并持续记录物质世界和精神世界运动状态和状态变化的"大数据"空间。大数据中蕴含着巨大的商业价值和支持科学决策的价值。然而,如何面向多源异构的数据特征,满足实时高效的计算需求,增强模型方法的解释能力,构建数据分析的统一框架成为当前大数据价值开发和利用的重要挑战。本文从数据间的协同、计算间的协同、分析间的协同和人机间的协同等方面提出一种4C模型,建立面向商业价值发现的大数据分析理论研究范式,详细论述4C模型的结构、关键问题和解决方案,给出4C模型在汽车品牌管理场景下的具体应用,以期推动大数据相关研究与实践的发展。     

交叉上市股票价格发现能力差异及交易信息含量测度

本文在市场微观结构的理论框架下,对交叉上市股票的价格发现过程进行了分析。在Hasbrouck信息分成技术的基础上,提供了一种新的方法使其能够对市场交易过程中的公开信息和私有信息含量进行分解和测度。研究过程以 "A+H"交叉上市股票为研究对象,对本文的模型和方法进行了具体的应用和验证。     

组织学习的模型、案例与实施方法研究

本文应用作者提出的组织学习过程模型,分析评估了北京华翔电子有限公司组织学习的现状和障碍,并给出了改进的建议。最后,文章初步提出了组织学习的实施过程和方法。     

企业核心竞争力三维评价模型与实证研究

在总结现有研究成果的基础上,从三个层面分析了企业核心竞争力的内涵。采用系统的思想提出了一种分析企业核心竞争力的三维评价模型,并给出了综合评价核心竞争力的最优点法。在此基础上深入讨论了该模型的投影操作。最后以证券公司为评价对象给出了上述模型的应用过程。     

应用解释性结构模型建立评价指标体系的递阶结构

本文分析了建立评价指标体系递阶结构的过程,指出一过程可以转化为网络图的分解问题,以此为出发点,提出了运用解释性结构模型构造指标体系递阶结构的思想并给出了算法,通过示例说明了方法的应用.     

创业机会从何而来:发现,构建还是发现+构建?——创业机会的理论前沿研究

创业的核心是什么?有人说是就业,有人说是创业文化,也有人说是创新等。总之,对于这一问题存在一定的认识误区。本文通过大量的文献分析,结合中国的创业实践,试图明确说明创业的核心是创业机会。那么创业机会从何而来?这个问题至今尚无定论,需要更多的学科交叉来进一步研究阐明。根据现有的文献,学术界长期以来认为创业机会是被识别与发现(discovered)出来的。但是,创业的客观环境近年来发生了很大的变化,创业机会可以是被发现出来的,也可以是被构建(constructed)出来的。本文更进一步提出创业机会可以是发现与构建二者兼之(discovered and constructed)。前者是一种客观导向性的印迹(imprinting)过程,是一种具有科学发现特征的机会发现过程;创业机会构建是一种主观导向性的众迹(reflexivity)过程,是一种具有社会构建特征,并涉及创业者、市场、客户等因素综合作用的机会构建过程。本文应用跟踪性问题导向研究的方法,结合创业机会研究的大量经典文献与具体的中国情境,对创业机会本源与形成进行问题导向探索,提出并证实创业机会是一种多途径的探索与形成过程。成功创业需要创业者更好地了解和认识创业机会,将大众创业建立在创业机会的基础上,是我国大众创业避免盲创,实现成功创业的重要原理。深入研究、认识与把握创业机会,对于创业研究本身,以及我国的大众创业都具有重大的理论价值与实践指导意义。     

基于XML的GIS应用模型定义描述语言GBMDL

模型描述语言MDL是不同形式的模型之间交互的基础,目前在MS/OR与DSS领域定义了大量的模型描述语言,但是由于这些语言针对非空间模型设计,使得描述空间模型较为困难,同时由于各种定义语言难于交互,限制了模型之间的转换与集成应用.本文基于XML Schema定义了GIS应用模型定义描述语言GBMDL.首先定义了应用模型的4层描述框架,给出了GBMDL应用模型定义的完整的BNF描述,然后给出了应用模型定义描述语言GBMDL的设计过程,最后以小流域地貌演化模型MCGEM为例,给出了基于GBMDL的小流域演化模型MCGEM定义描述实例.     

创业警觉性与创业机会的匹配研究

研究了创业警觉性和创业机会之间的匹配关系,指出创业警觉性和创业机会的匹配是机会发现的必要而非充分条件。创业警觉性与创业机会之间不仅需要实现强度与方向2个属性维度的匹配,而且要考虑动态性的匹配,其条件是在机会之窗从开启到关闭的期间内,随机出现的机会点必须落在创业警觉性区域之内。     

新华富时A50指数期货与A股市场之间的价格发现与波动溢出研究

采用协整检验、误差修正模型和脉冲响应的方法研究了新华富时A50指数期货与沪深300指数、上证综指的长期价格发现与短期价格发现功能,结果表明,新华富时A50指数期货具有一定的价格发现功能.在此基础上,运用Granger因果检验与BEKK模型研究了新华富时A50指数期货对沪深300指数、上证综指的波动溢出效应,结果表明,新华富时A50指数期货不是我国股票市场不稳定的因素.     

投资者结构、交易失衡与商品期货市场的价格发现效率

基于上海期货交易所铝、铜、橡胶和燃料油期货合约两种投资者结构的分账户数据,分析不同类型投资者交易失衡对我国商品期货市场收益、价格发现与波动的影响。结果表明:(1)个人投资者和投机者的交易失衡暗示其寻找最佳买多或卖空时点的能力不足,存在明显的过度自信、过度投机和羊群行为,加剧商品期货价格波动;(2)机构投资者和套期保值者常常表现出与个人投资者和投机者相反的交易意愿,他们能够较好地把握买入与卖出时机,且更愿意冒险持有头寸,有助于缓解商品期货价格波动;(3)商品期货价格的变动趋势表明机构投资者和套期保值者具有一定的信息优势,能够在一定程度上预测商品期货价格的未来走势,他们极其乐观或悲观的交易失衡可以向商品期货市场传递有效的信息和时间信号。因此,提高机构投资者和套期保值者的成交量(持仓量)比例,优化投资者结构,可以有效促进我国商品期货市场的价格发现,降低期货价波动风险。此外,大型投机者的交易活动也可以在一定程度上缓解商品期货价格波动。     

一种基于密度的无监督联系发现方法

在数据挖掘过程中,利用K-近邻(KNN)算法搜索新颖节点往往具有一定的局限性和偏差性。针对此问题,本文提出了加权距离和相对密度的概念,采用基于加权距离的相对密度来度量一个对象的局部离群程度。在此基础上,提出了一种基于密度的无监督联系发现方法,并进行了实验。实验结果表明,该方法能够较准确地描述对象的异常程度,具有更高的精确度。     

基于中心化的微博热点发现方法

以解决微博平台海量信息碎片为切入点,结合微博信息文本短小、来源广泛、传播方式多样等特点,设计基于中心化的微博热点的发现机制。通过微博平台开放API记录的结构化元数据信息,设计微博的元数据模型,将微博热点发现看作是原始语料到热点语料簇的生产加工增值过程,设计以数据预处理技术为核心的语料初加工方法,以及基于短文本聚类、基于传播路径与用户行为的中心化深加工方法,构建完整的生产加工过程模型,并通过实例验证理论研究成果。     

中小板ETF的价格发现能力研究

使用日内5分钟交易高频数据,通过误差修正模型和方差分解等技术研究中小板ETF与其标的指数间的价格发现,进而探讨信息传递过程。实证结果显示：中小板ETF价格与中小板P指数间存在协整关系,达到了长期均衡;价格发现能力上,中小板P指数领先中小板ETF;中小板P指数受到新信息影响所产生的冲击大于中小板ETF价格所产生的冲击,中小板P指数对预测误差方差的解释能力强于中小板ETF价格,中小板P指数为信息传递的领先指标。我国ETF市场的有效性有待提升。     

股票市场透明度、信息份额与价格发现效率

股票市场透明度是交易机制设计的一个重要方面,这关系着资本市场能否有效促进价格发现及其效率。2003年12月8日深圳证券交易所买卖盘揭示范围由三档变为五档,股票市场透明度增加。基于信息份额模型,本文研究了市场透明度的增加对价格发现效率的影响。结果表明,新增加的两档报价向市场传递了边际信息含量,有助于投资者做出理性投资决策;同时,交易价格偏离有效价格的定价误差显著减小,收益自相关性程度降低,交易价格更加趋向于有效。因此,市场透明度的增加促进了资本市场价格发现及其效率的提高,为今后市场透明度的改革提供了有意义的参考意见。     

Strategic networks of discovery and creation entrepreneurs

Current research favors diversity within strategic networks as a source of idea generation and opportunity pursuit. However, diversity may not always be advantageous. Drawing from literature on entrepreneurial opportunities, social network theory, and cognitive psychology, it is argued in this paper that the level of diversity in entrepreneurial strategic networks differs based on the nature of the entrepreneurial opportunity context—discovery or creation. Competing hypotheses are developed for the nature of strategic networks in the discovery and creation opportunity contexts. The results from our two studies (using PSED II dataset and data collected from women entrepreneurs in India) show that entrepreneurial strategic networks differ based on whether entrepreneurs are pursuing discovery or creation opportunities, i.e., entrepreneurs operating in ‘discovery’ contexts tend to use networks ties with individuals who are relatively similar to themselves, while entrepreneurs in ‘creation’ contexts tend to use network ties with individuals who are relatively different from themselves. Further, the results also show that the diversity in strategic networks is not unidirectional in discovery and/or creation contexts but varies depending on the specific matters for which the entrepreneur seeks advice. Discussion and future research directions outline the unique findings of this study and potential implications for theory development.     

Finding a minimal spanning hypertree of a weighted hypergraph

Journal of Combinatorial Optimization - A hypergraph has a complex structure, which is why some re- searchers seek to transform the hypergraph into a graph. In this paper, we present two...