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1.
2.
本文基于中国沪深股市2001年1月~2016年7月的相关数据,从机构投资者是市场流动性的供给方、活跃的机构投资者对个股持股比例的增加或减少影响个股的市场流动性的角度对中国股票市场短期反转效应予以研究。相关研究结论表明未预期的流动性供给变化是中国股票市场短期反转效应的原因,反转策略收益是对未预期流动性供给冲击的风险补偿,而未预期的机构投资者的参与或退出是影响股票市场流动性供给的来源。此外本文研究还表明中国股票市场存在显著的短期反转效应,且短期反转效应的强度大小与投资组合的选择有关。  相似文献   
3.
王琳玉等 《统计研究》2020,37(12):75-90
高阶矩是刻画资产收益涨跌非对称和“尖峰厚尾”现象中不可忽略的系统性风险。本文基于我国上证50ETF期权数据采用无模型方法估计隐含波动率、隐含偏度和隐含峰度,通过自回归滑动平均模型提取期权隐含高阶矩新息(Innovations),将它们作为高阶矩风险的度量,探讨其对股票收益的预测作用。研究表明:①在控制换手率和股息率等变量后,隐含波动率对于上证50指数和市场未来4周的超额收益有显著负向的预测作用;②隐含偏度新息越低,上证50指数和市场的超额收益越高,这种预测能力在未来1周和未来4周均显著,但随着时间的推移,隐含偏度新息的预测能力逐渐下降;③隐含偏度风险对于我国股市横截面收益也有显著的解释能力,投资组合在隐含偏度风险因子上的风险暴露越大即因子载荷值越大,则未来的收益会越低;④隐含峰度新息总体上与股票收益负相关。  相似文献   
4.
信用卡是身边方便的"资金池",一些投资者在股市满仓后,想利用信用卡取现来获得更多本金。那么,这一想法的可行性如何呢?操作方便,但成本很高信用卡的取现额度通常为信用额度的一半,有些信用卡中心还会上浮优质客户的取现额度。需要注意,大多数银行的信用卡取现标准是每卡每日限额2000~5000元。对股票投资者来说,要取出较多资金,不仅需要有较多卡片,而且还得分多日领  相似文献   
5.
本文采用2003-2012年中国A股1066家上市公司的面板数据,使用固定效应模型对股票流动性和公司投资关系进行实证研究。结果显示,股票换手率的大小和公司投资水平间呈现显著的正相关关系,即更高的股票换手率与更高的公司投资水平相关。引入公司发股与否和融资受限程度大小两个变量后发现,发行新股和融资受限较大的公司,其股票换手率对公司投资水平的影响更大。本文的发现为股票流动性与公司投资的关系这一新的研究视角提供了来自中国的证据。  相似文献   
6.
本文运用2011-2016年发布股权激励计划的我国A股上市公司数据,从激励效率的角度,探讨公司规模、成长性及产权性质等异质性要素如何影响公司股权激励工具的选择。研究发现,公司规模能够显著影响股权激励工具的效率,大型上市公司更适合使用股票期权,而小型上市公司更适合使用限制性股票;且公司成长性越高,上述匹配关系对股权激励效率的影响越显著。对于国有上市公司,选择股票期权作为股权激励工具比限制性股票更具有激励效率。  相似文献   
7.
陈康  江嘉骏  刘琦  李欣 《管理科学》2018,31(6):145-160
  环境因素对股票市场的影响一直是行为金融学探讨的热点话题,行为金融学理论认为股票价格除了受其基本面影响外,投资者情绪也是一个很重要的影响因素。而大量的心理学研究证实,环境的确会影响人们的情绪。当人们暴露在受到污染的环境中,会产生明显的沮丧、焦虑等负面情绪。近年来,已有研究探讨空气污染对股市收益率的影响,但空气污染如何影响股票回报的具体机制却鲜有涉及。         采用2014年至2015年环保部发布的全国252个城市的空气质量指数和股票日收益率数据,构建分城市的股票组合。利用空气质量作为外生的环境变量,通过分城市检验、面板回归和蒙特卡洛模拟等方法,从投资者情绪的视角研究空气质量与股票回报的关系,并进一步从增加悲观情绪和降低交易意愿两个角度对空气质量影响股票回报的机制进行探讨。         研究结果表明,平均来看,空气质量越差的城市,股票收益率越低,该结果在控制季节因素、公司特征和城市固定效应后依然成立。进一步研究发现,空气质量越差,股票组合的换手率越低,流动性也越低,说明空气质量通过降低本地投资者交易意愿而不是增加其悲观情绪影响股票价格。空气质量影响投资情绪的渠道确实存在,当投资者暴露在污染的环境中时,会因为产生负面情绪而使交易意愿降低,从而损害股票的流动性。         研究充分控制城市固定效应,更好地解决内生性问题。研究结果为投资者的非理性投资行为提供支持,环境的因素往往也对投资者的交易产生影响,因此环境也可以作为资产价格的一个因子发挥作用,这对投资者构建交易策略具有启发意义。  相似文献   
8.
中国黄金市场波动性特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用随机波动模型(SV模型)可以刻画金融数据波动性的功能,文章以2009年以来上海黄金交易市场的收益率数据为代表,通过五类SV模型进行模拟分析并以此判断我国黄金现货及黄金期货市场的实际情况,比较结果认为国内两类黄金市场波动持续性强且具有尖峰厚尾性,其中Leverage-SV模型可以更好地刻画出两种黄金市场收益波动的杠杆效应特征,且拟合效果相对较优.  相似文献   
9.
论文中对人民币汇率收益率序列分别建立了GARCH(1,1)模型和GM(1,1)模型.首先利用GARCH(1,1)模型刻画了收益率序列的波动性,接着通过预测模型GM(1,1)对收益率序列水平值进行预测.实证结果表明,人民币汇率收益率序列之间存在明显的波动性和长期的自相关性,预测模型GM(1,1)能够很好的拟合人民币汇率收益率序列,是一个可用的较好的预测模型.  相似文献   
10.
对葡萄酒投资市场的波动性进行研究,选取伦敦葡萄酒交易所(LIV-EX)发布的样本区间为1988年1月至2013年11月的LIV-EX Fine Wine Investables Index月度数据,对FWI月收益率序列的平稳性、异方差性进行分析和检验。基于GARCH(广义自回归条件异方差,Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity)族模型来描述FWI的波动集聚性、敏感性及其杠杆效应。结果表明,FWI月收益率序列是平稳的,其指数波动具有高阶ARCH效应,并且具有正向非对称的反杠杆效应,但不存在ARCH in Mean效应。  相似文献   
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