有核网络型集群中知识共享深度与知识型企业的创新资源投入关系研究

针对我国由国内小企业对大企业(国外跨国公司)的依附关系而形成的有核网络型集群.建立集群中知识溢出、知识共享所形成的不同深度组织知识和企业的私有知识对产出的影响分析模型,通过仿真计算,研究了不同知识共享深度及私有知识产出弹性对企业知识共享行为和创新资源投入的影响.研究表明,对大企业而言.只有当公共知识产出弹性超过一定阈值时,才会进行主动知识共享,且该阈值随着知识共享深度的增加而增大:且当公共知识产出弹性超过该阈值时,大企业创新投入将随公共知识产出弹性的增加而显著增加;但此时公共知识产出弹性的增加反而会抑制小企业的创新投入.相关研究结论对促进集群持续发展提供了有益的启示.     

网状式企业集群中知识共享关系演化的仿真分析

采用社会网络分析方法,建立了企业集群中企业间的知识共享关系网络模型;在提取企业个体特征的基础上,分析了网状式集群企业网络中企业间知识共享关系演化的动态特征,建立了企业间知识共享关系状态转移方程;研究了各种影响因素对企业间知识共享关系产生作用的机理。     

无套利Nelson-Siegel模型在中国国债市场的实证分析

无套利Nelson-Siegel模型形式上具有Nelson-Siegel模型的简约性,本质上是满足无套利假设的仿射类动态模型。本文以Fama-Bliss方法获得的上交所国债利率期限结构为研究对象,利用卡尔曼滤波法方法实证分析了无套利Nelson-Siegel(AFNS)模型在中国国债市场的适用性。研究发现估计出的AFNS模型能够很好反映我国国债市场利率期限结构的动态特征,模型中的三个状态因子能更有效地描述中国国债收益率的水平、斜率和曲率因子的动态变化,而收益率调整项的非线性作用使得该模型能有效减少对中国国债长期收益率的拟合误差。和动态Nelson-Siegel模型的对比分析表明,相关因子假设的无套利Nelson-Siegel模型样本内拟合能力更佳,独立因子假设的无套利Nelson-Siegel模型则具有最优的样本外预测能力。     

短期利率跳跃-扩散模型的非参数门限估计

跳跃行为是短期利率动态过程的一个重要特征,跳跃-扩散模型能更好的描述短期利率行为。本文应用非参数门限估计对短期利率的跳跃-扩散模型进行了仿真实验和实证分析。仿真实验表明,门限估计能有效消除传统非参数估计对跳跃-扩散模型的估计偏差,估计参数具有无偏性。对上海银行间同业拆借利率(Shibor)的实证分析发现,门限估计有效探测到了短期Shibor的跳跃行为,且这种跳跃行为和宏微观的经济金融现象相一致。最后和扩散模型的实证比较得到,基于门限估计的跳跃-扩散模型对短期利率分布的偏度和峰度的拟合能力更优。