中小高技术上市公司成长因素财务识别的实证研究

中小高新技术企业作为当今全球经济发展的一个重要组成部分,其迅速崛起引起了各国管理学者的高度重视.本文以深圳证券交易所中小企业板的上市公司为样本,采用多元线性回归的方法,识别出能够比较确切反映中小高新技术企业成长因素的指标.研究发现中小高新技术企业所提供的现金流量信息中,能够反映各方面因素对其影响的信息比较少;无形资产、薪酬指标不能充分体现技术和人力资源因素对中小高新技术企业成长的影响;管理活动和充足的资金保障对中小高新技术企业的成长有比较重要的影响.     

关于新入职员工心理契约的结构探索与验证

从心理契约的概念出发,采用半结构化访谈、问卷探索型因素分析与验证型因素分析等方法来探讨新入职员工心中的心理契约概念.在研究1中,对645名新入职员工进行问卷调查.结果显示,心理契约包含了员工义务和组织义务2个层次,其中每个层次又包括了交易义务和关系义务2个维度,结果分析显示了良好的信度与效度.在研究2中,用197名新员工数据验证了研究1中得到的概念结构,多重模型比较的实证性因素分析结果表明,心理契约的二维模型能够最好地拟合数据结果.     

基于影评数据的在线评论有用性影响因素研究

面对互联网上海量的在线客户评论,如何能快速有效地进行识别和选择从而发现和利用其中有用的评论,已经成为人们关注的重要问题.以体验型商品电影的在线评论为研究对象,结合文本挖掘技术和实证研究方法,从文本特征出发探索影响在线评论有用性的因素,建立在线评论有用性影响因素模型,并利用该模型对评论有用性进行分类预测.与现有相关研究相比,提出的模型总体拟合效果显著提高,并发现在线影评中积极的情感倾向、较高的正负情感混杂度、较高的主客观表达混杂度以及较长的平均各句长度,对评论的有用性具有显著的正面影响.最后预测结果表明,该模型对在线影评的有用性具有较强的判别能力.     

互联网社区与agent预期对标准扩散的影响研究

该文分析了在agent能够内生互动形成社区的情况下,agent预期及其异质性对标准扩散的影响.该文采用了基于agent的计算经济学建模方法,agent能够根据收益最大的原则和偏好等因素选择自己需要互动的对象,同时个体行为也受到其真实社会交往邻域的影响,这里agent的预期采用适应性预期.研究结果袁明:agent预期因素的加入使得标准扩散收敛到稳态的时间变长,不同标准并存的时间将持续更长时间;在标准扩散中.在先发优势不大或者预期调整速度较慢的情况下,预期能够克服先发优势,否则,先发优势仍然会在扩散中起主导作用.此外,agent的异质性预期、较低的预期调整速度以及新标准带来的较高收益使得新旧标准的过渡成为可能.     

关键链技术在RCPSP问题中的应用研究

本文采用遗传算法,提出了一种关键链的识别方法,能够得到一近优的关键链.在项目缓冲的设置方面,既考虑了关键链自身的因素,又考虑了非关键链对其的影响.通过对资源受限项目调度问题(RCPSP)的标准问题库PSPLIB中典型案例的求解,较为详尽地描述了方法的具体应用过程.最后,采用对比研究仿真验证的方法证实了上述方法的有效性.     

会计信息系统课程教学与实验创新研究

本文通过收集与分析近百篇关于会计信息系统课程教学与实验教改的论文与方案,对我国目前该课程的教学流派进行了分类与剖析,进而通过中关会计信息系统教材知识框架比较,提炼出该课程教学与实验模式发展的制约因素和创新空间.最后提出了该课程教学与实验模式的创新点及保障创新启动与实施的工作步骤和方法.     

Knight不确定条件下的模糊二叉树期权定价模型

在市场含有Knight不确定因素的环境下,影响期权价格的因素不仅仅具有随机性的特点,而且还存在着模糊的性质.因而我们假设股票价格服从模糊随机过程,使用基于抛物型模糊数的二叉树模型对欧式期权进行定价,得到的风险中性概率及期权价格为一个赋权区间.在使用中国权证数据进行的实证中,采用二次规划方法确定模型参数,并对模糊期权价格进行去模糊化,与传统的二叉树模型进行实证比较后发现,应用模糊二叉树模型能得出更准确的市场价格预测.投资者可以选择自己可接受的置信度,得到一个模糊价格区间,以此指导投资策略.此外,应用此模型能够得到期权价格的模糊程度的度量-模糊度,从而获知Knight不确定性的大小.     

临时型知识团队合作治理中社会约束影响的实验研究

本文在理论回顾基础上,结合横向监督理论,提出将社会约束引入临时型知识团队合作能够有效激励团队合作的假设;为验证社会约束时临时型知识团队合作的影响,本文采用实验室实验中的公共品实验方法,模拟临时型知识团队的构成和运作过程;实验结果表明,社会约束能够提高临时型知识团队合作行为;最后文章为临时型知识团队合作机制设计提出建议:应引入社会制裁和经济约束以促进临时型知识团队的合作.对临时型知识团队成员应进行分类管理,通过社会约束机制营造公平的团队氛围以促进成员之间的合作,进而提高团队绩效.     

商务模式创新复杂性研究的计算实验方法

商务模式及其创新的复杂性特征决定了商务模式创新研究有必要采用计算实验的方法.分析商务模式创新研究的基本思路,提出应用计算实验的方法研究商务模式创新的方法论基础及其基本框架.分析和比较计算实验与计算机仿真(模拟)的区别与联系,提出应用粒子群优化算法、遗传算法等智能算法和复杂适应系统理论模拟商务模式的演化过程,进而对商务模式创新进行计算实验研究的基本方法.认为基于智能算法的计算实验为商务模式创新复杂性研究提供了有效的方法论、工具和平台,是商务模式创新复杂性研究的根本途径.     

大型数据库中数据挖掘算法SLIQ的研究及仿真

大型数据库中的数据挖掘是目前数据挖掘领域重要的前沿课题.SLIQ算法是处理大型数据库数据的有效算法之一.该算法分为三个阶段在预处理阶段,对数值属性进行预排序;在树的构建阶段采用了树的宽度优先增长策略,使得SLIQ能够处理海量的磁盘数据;在树的修剪阶段,采用了一种基于最小描述长度原理的修剪算法.实验结果表明,SLIQ能够较快且准确地处理海量的数据.     

心理变量客观赋值实验研究

心理变量赋值是管理学研究中的基础问题.量表赋值法是常使用的方法,该方法具有较强的主观性,其线性赋值关系与心理物理基本定律相悖.基于此,以科学管理中的知识作业管理为例,将知识作业难度作为研究对象,反应时是作业难度的客观反映.分别采用语义难度(心理变量)评价和反应时实验采集数据的方法,通过比较二者之间的关系,证实了心理变量的数值关系非线性,即心理变量赋值数量关系应服从Stevens定律.采用的实验研究方法以及提出的心理变量幂函数赋值理论模型,是对管理学之心理变量进行客观度量的有益探索.     

大数据时代的管理研究新范式：以CEO解聘问题为例

面对复杂的管理现象，主流的实证研究通常从某一角度去揭示特定现象.学者难以基于众多细微研究构建出中层理论，甚至也无法评价已有研究所探索的诸多影响因素的相对重要程度.本文提出，通过机器学习方法分析海量数据，并基于学界已经积累的研究结论，学者能够比较准确地把握与现象最相关的因素，从而建立更具解释力的理论.本研究以公司治理中CEO解聘这一流行话题为例，通过梳理现有文献，基于CEO大型文本语料库及CEO任职期间其个人与公司的相关数据，采用机器学习方法提取与CEO解聘相关的三类因素，并进一步计算出三类因素单独和彼此结合的预测力.研究发现证实了近年来这一领域研究话题向个体异质性转变的合理性，也为学者建立解释CEO解聘的整合理论奠定基础.本研究展示了机器学习与实证研究相结合的优势和前景.     

管理实验--管理研究的重要方法

管理实验一直是管理研究的一种重要方法和工具,首先考察了管理学发展史上对实验方法的应用,比较研究了大量的管理实验,进而归纳出管理研究中实验方法的体系与分类,并详细分析了管理实验发展的四个阶段、主要特征以及在实际的管理研究中实验方法和手段的运用情况,最后对管理实验在我国的发展前景进行了分析.     

重庆某医院的高血压患者与健康居民的认知病例对照研究

目的:分析重庆市居民有关高血压相关知识的认识状况,普及高血压相关知识的健康教育.方法:首先采用问卷调查方式收集有关于高血压影响因素的数据,然后采用病例(251例)对照(178例)研究方法对受调查对象进行高血压相关知识的认知调查.结果:比较了受调查对象对血压值,药物及非药物控制血压,血压增高因素,并发症和高危人群等的认知状况,并且认知情况赋值后在两组之间存在显著性差异.此外,病例组和对照组对高血压相关知识的知晓率几乎均在80％以下.结论:采取多种形式普及高血压相关知识的健康教育是提高高血压防治意识的重要途径.     

基于最小二乘的支持向量机在电力需求预测中的应用

文章针对常规电力需求预测方法的不足,在分析SVM的线性和非线性分类方法的基础上提出一种基于最小二乘的支持向量机预测方法.LS-SVM模型采用结构风险最小化原则,能够在对小样本学习的基础上,对其他样本快速、准确的拟合预测,具有更好的泛化性能和精度,减少对初始值的依赖.文章采用河北省某市实际的负荷数据,按照不同的负荷日属性和历史数据属性进行样本选择,使用径向基核函数进行了电力需求预测.将预测结果与真实值和由时间序列及BP神经网络方法得到的结论进行比较,表明所提出的预测模型具有较高的精度,是有效和可行的.     

基于TAM的精益建设实施意向实证研究

基于文献分析、实践访谈结果和技术接受模型理论,指出员工实施精益建设(lean construction,LC)意向的主要影响因素和路径,构建了概念模型.通过项目编制、项目分析和探索性因素分析确定了正式调查量表的计量项目,采用实证研究方法对概念模型进行了检验.结果表明,除环境因素对实施意向影响未达到显著水平外,其他假设均通过了检验,证明所提出的概念模型能够较好地解释员工在实施LC过程中所具有的基本规律,并据此提出促进我国建筑企业实施LC的建议.     

不同群体网上银行使用意向影响因素的比较研究

以科技接受模型为主要理论基础,结合网上银行的特点,将感知风险和对电子渠道的信任因素同时引入模型,把网上银行个人客户分为在职、学生、使用者和潜在使用者四个群体,采用结构方程模型方法对影响我国不同群体网上银行使用意向的因素进行了实证比较研究.研究表明,不同群体网上银行使用意向的影响因素存在差异,但各个群体中对电子渠道的信任因子对使用意向的总效应均明显高与其它因子.     

当前建设节约型社会的主要制约因素研究

从增长方式、激励与约束机制、技术水平、就业压力、法律法规,节约意识等六个方面,比较全面地探讨了当前我国建设节约型社会的主要制约因素.这些制约因素是我国建设节约型社会必须解决的几个方面的重要问题,只有将这些矛盾化解掉,我们国家才能真正能够建立节约型社会.     

具有最优学习率的RBF神经网络及其应用

传统固定学习率的RBF神经网络在金融时间序列预测方面已经有比较成功的应用,但网络学习率的选择问题却给传统RBF神经网络的使用带来了不便.利用梯度下降法及优化方法推导出了RBF神经网络的动态最优学习率并将其应用于网络学习算法,具有最优学习率的RBF神经网络能够在保证网络稳定学习的同时兼顾网络的收敛速度.为了检验具有动态最优学习率的RBF神经网络的预测效果,对沪深300指数波动率进行了预测实验.实验结果表明,具有动态最优学习率的RBF神经网络比传统的固定学习率的RBF神经网络有着更快的收敛速度,同时也避免了人为选定学习率的不便.     

具有社会偏好个体的风险厌恶的实验研究

本文通过实验的方法,采用基于彩票选择的实验设计以及修正的最后通牒和独裁者博弈,测度了个体的风险厌恶系数以及不平等厌恶系数,在社会偏好框架下研究了个体的风险厌恶。实验研究结果表明:大多数的个体都是风险厌恶的,并且个体的风险厌恶具有异质性,家庭总收入和是否具有经济行为决策实验经验会对个体的风险厌恶产生显著的影响;同时,个体也存在不平等厌恶,大多数个体都是不平等厌恶的,但个体的风险厌恶和不平等厌恶是不相关的,并且不平等厌恶受到了性别和是否来自于城市等因素的影响。我们的研究还表明了实验中所测度的个体风险厌恶确实能够反映个体的现实风险厌恶程度。