投资者经验对在线融资项目融资绩效的影响：未来流行度和项目声望的中介作用

前期投资者影响后续投资者参与意愿。为了分析前期投资者经验对在线融资项目融资绩效的影响机制,以及融资者面对不同经验投资者的参与策略差异,构建了以未来流行度和项目声望为中介变量的模型。依据投资时序,本文以中国投资者真实投资数据为研究对象,观察窗口为2009—2018年,包含602412位投资者对6420个众筹项目的 896407次投资行为。采用数据分析、情感分析和文本挖掘方法,分别以时间序列模型和面板数据模型进行估计。结果表明,前期投资者经验对众筹项目融资绩效具有正面影响,且未来流行度和项目声望在前期投资者经验对融资绩效的影响中起到部分中介作用。经验丰富的投资者具有类似意见领袖的作用,引导后续投资者,提升项目的未来流行度和声望,以此为中介,使项目取得更高的融资绩效。除此之外,融资者的参与策略依赖于前期投资者经验。如果前期投资者具有丰富经验,融资者较少进行项目更新、社交参与和干预有利于融资绩效的提升;而当前期投资者缺乏经验时,融资者在融资过程中需要主动参与社交、讨论和进度更新。本文理论上丰富了对投资者经验的价值挖掘,完善了对在线融资项目融资绩效的影响路径分析,完善了行为科学、决策科学在融资领...     

在线投资行为的本地偏好:基于在线融资市场的实证研究

传统的市场交易存在本地偏好，交易双方的地理位置趋同。然而，在线众筹平台打破了空间局限，地理位置的影响理应比传统市场小得多。为此提出三个问题：（1）众筹投资行为是否存在本地偏好？以及不同层次本地偏好有何差异？（2）本地偏好对投资行为和项目融资效果的影响；（3）对投资者的本地偏好进行机理分析和理论解释。以Kickstarter为研究对象，从国家级、区域级以及微观三个层次，分别构建了本地偏好模型以分析用户投资行为。研究表明，众筹项目的投资行为存在本地偏好，投资者偏好投资距离较近的项目，并且三个层次的本地偏好呈现不同模式。戏剧类项目的投资意愿受本地偏好的影响最强烈，其次是食品类，影响最弱的是游戏类。对于投融双方的距离来说，戏剧类项目的平均距离最小，为1474公里；而游戏类项目的平均距离最大，达到4624公里。众筹投资的本地偏好具有叠加效用，即融资者在异地进行融资的话，可以获得更高的融资成功率。最后，从信息传递理论、心理学、行为学等角度解释了本地偏好存在的原因以及影响。本文丰富了互联网金融研究以及用户行为模式研究，从投资行为角度为众筹项目研究和实践提供了新视角。     

奖励型众筹模式下考虑银行融资的企业最优运作策略研究

本文研究了企业在奖励型众筹模式下的最优运作策略,同时考虑了众筹融资不足时,企业继续向银行贷款的情况。通过分析众筹项目的运作机制,我们构建了企业在奖励型众筹模式下的决策模型,并研究得到了关于企业研发投入成本,产品生产量及众筹融资目标的最优策略及相关性质。最后,利用Kickstarter众筹平台上的实际数据进行数值实验,本文验证了相关的研究结论。研究表明:1)只有在众筹融资额达到一定阈值的前提下,企业才愿意投入研发成本,此时企业的研发投入成本及产品生产量都将随众筹投资者的需求增大;2)为保证投资者和银行对众筹项目具有投资意愿,同时也为确保众筹成功的项目具有盈利性,存在关于融资目标的可行域,使企业在启动众筹项目时需要将融资目标设置在该可行域内;3)企业通过众筹平台获得的期望融资额不会随融资目标增加,且企业的最优融资目标为融资目标在其可行域中的下界;4)此外,我们通过数值实验还发现最优众筹目标不会随企业的研发效率而增加。     

奖励众筹融资绩效动态预测研究——来自“众筹网”数据的实证

奖励众筹融资绩效不仅受项目自身情况的影响，也与投资者行为有密切关系。本文研究了奖励众筹融资绩效与投资者投资和评论活动的动态变化关系，提出了投资曲线和评论曲线特征提取方法，并结合奖励众筹项目的投资特征、时滞评论特征以及项目自身特征，构建了奖励众筹项目融资绩效动态预测的函数主成分分析-广义回归神经网络(FPCA-GRNN)模型。基于“众筹网”交易数据进行了实证分析，结果表明FPCA-GRNN模型具有较好的融资绩效实时预测精度。     

基于复杂网络的电动汽车充电桩众筹市场信用风险建模与分析

因其经济优势及环境友好特性,电动汽车（EV）保有量持续攀升。而当前中国充电设施建设明显滞后于电动汽车的扩张速度,成为制约电动车发展潜力的主要瓶颈。由于充电设施具有高正外部性,同时投资回收期较长,难以吸引到传统融资,而基于互联网的众筹作为新型融资方式则受到了广泛关注。但由于缺乏强制性的信息披露制度及相关法律法规,众筹融资过程中的信息不对称问题相较传统融资方式更为严重,由此导致的高违约率也进一步削弱了投资者信心。本文利用复杂网络对电动汽车充电桩众筹融资市场进行建模,刻画了众筹投资者决策过程中的羊群效应,基于信息不对称使用多Agent模型对信用风险的产生、影响及针对性政策效果进行了模拟分析。结果表明,众筹投资者在决策过程中易受到社交网络中负面信息的影响,使得筹资人违约行为的不利影响进一步扩散。而严格的罚款机制可以在不影响融资市场均衡的情况下,使违约行为的恶性循环得到遏制。     

从众还是旁观?众筹市场中出资者行为的实证研究北大核心CSSCI

了解众筹市场中的出资者行为是提高众筹项目成功率的前提。潜在出资者面对已有筹资信息可能表现出两种截然不同的行为:羊群的从众行为和责任扩散的旁观行为。为了探讨众筹过程中已有筹资信息对潜在出资者决策的影响,本文基于羊群行为理论和责任扩散理论,以Demohour中393个众筹项目的面板数据为研究样本,分析了潜在出资者的行为模式。研究结果表明,潜在出资者行为会受到责任扩散效应影响,并且该效应会在已有经验型出资较多时或达到目标筹资额后得到强化,但面对目标筹资额相对较高的项目时,潜在出资者会因责任扩散效应弱化而提高出资额。同时,研究还发现捐赠类和回报类项目出资者均表现为责任扩散的旁观行为,但是其决策行为受到不同变量的调节效应。     

众筹品牌推广效果的影响因素研究：基于详尽可能性模型视角

众筹不仅可以解决小微企业筹集资金的问题,还能够帮助其进行品牌推广。本文收集“淘宝众筹”平台上的222个项目及其在“淘宝网”上对应的发起店铺数据,基于ELM理论视角,研究品牌推广效果的影响因素及融资效果的中介作用。主要研究结论有：项目创新性、周期持续性、产品可靠性、项目口碑和发起者口碑对品牌推广效果产生积极影响;对于融资目标更大、最低支持金额更高或发起者为非企业店铺的项目,支持者同时根据中央路径和边缘路径信息全面考察项目进而影响品牌推广效果,对于其他项目,仅通过边缘路径处理信息;项目创新性、周期持续性、信息详尽性和项目口碑对项目融资效果产生积极影响;融资效果负向影响品牌推广效果;融资效果在项目创新性、周期持续性、项目口碑与品牌推广效果之间起中介作用,且直接正效应远大于间接负效应。     

预售众筹产品质量夸大行为及其预防措施分析

运用理论模型分析了预售众筹中创业者夸大产品质量的行为及其预防措施.首先,构建了预售众筹发起阶段与销售阶段的理论决策模型;其次,求解模型得到了创业者的最优众筹价格及向投资者承诺的产品质量,分析了创业者夸大产品质量的动机;再次,在此基础上设计了由保证金与信用约束组成的预防措施,分析了预防措施对创业者夸大产品质量行为的预防效果.研究结果表明:在无预防措施情形下,创业者会向投资者夸大产品质量以获得众筹成功与追求收益最大化;众筹平台收取保证金虽能对创业者夸大产品质量行为起到预防作用,但预防效果有限;增加信用约束能弥补保证金措施的缺点,提高预防措施的预防效果.最后,通过数值算例进一步阐述了理论模型所得到的相关结论.     

产品众筹中价格歧视策略的优化研究

产品众筹是一种常见的众筹形式,它要求企业为支持者提供创新型产品或服务作为回报。合理的定价策略是产品众筹的关键,本文分别从项目成功率和利润最大化角度研究价格歧视的优化问题。针对产品众筹全有或全无（All-or-Nothing,AoN）的机制下采用价格歧视策略时,价格差值和低价销售定额的最优决策问题。本文首先采用随机模型定义购买概率函数,分析支持者在购买过程中的影响因素;然后从项目支持者效用角度出发,应用两阶段模型讨论价格差值的相关影响因素,研究发现两级价格差值会受到级联效应、项目的特征以及支持者特征的影响。并且从支持者估值类型方向对基础模型进行了扩展,讨论了不同估值类型的支持者在不同价格差值范围内的选择行为;再则从项目的利润最大化角度出发讨论价格差值问题,研究发现价格差值受支持者数量和项目目标值的影响;最后通过计算相对利润函数解出最优低价销售定额的数量。     

媒体报道、上市公司年报可读性与融资约束北大核心CSCDCSSCI

采用文本分析方法,深入考察了上市公司年报可读性与融资约束的关系,并考虑媒体报道这一外部信息的调节效应•研究发现,上市公司的年报可读性越低,其面临的融资约束越高;媒体报道的增多可以弱化年报可读性与融资约束的关系,且媒体报道情绪越正向,其调节作用越显著.进一步分析发现:机构投资者持股比例较高能减弱年报可读性和融资约束的关系;当年报可读性较低时,媒体报道的信息效应更为显著;只有官方媒体和地方媒体的报道数量与正向报道情绪能够显著缓解年报可读性低带来的融资约束;同时,较低的年报可读性是通过提高融资成本路径来加大公司的融资约束,且使得公司未来的融资方式呈现出内部融资增加、外部融资减少的特点.从融资约束角度拓展了关于财务报告文本信息披露质量的研究,并揭示了媒体报道如何有效改善内部信息披露不足的作用机理,为企业如何通过改善内、外部的信息环境来缓解自身的融资困境提供了理论依据.     

智能电网实时电价社会福利最大化模型的研究

社会福利最大化模型及其推广、改进的模型是目前智能电网实时定价的有效方法之一。通过计算社会福利最大化模型的拉格朗日乘子,即影子价格,确定电力电价。本文对社会福利最大化中供电量下限（即最小发电量）在模型中的作用进行了研究,在一个符合通常实际情况的假设下,得到了去掉供电量下限的等价模型。所获得的模型减少了一个区间约束和一个变量。最后说明了简化的模型仍然适用于目前使用的在线对偶方法求解。     

新型订单农业合作模式的优化模型分析

根据当前的中央脱贫政策,本文考虑到脱贫方式,提出了基于新型合作模式的订单农业方式,构建了新型订单农业优化模型。首先根据区域经济发展需要成立一个农业合作社,农户以土地面积比例入股,合作社通过与农产品收购公司谈判并签订收购合同来获得收益,并把收益的一部分用于农户分红。合作社聘用职业经理负责经营,除此之外,合作社还会按所入股份给农户提供一份固定费用以保证农户的收益。根据上述内容构建了一个新的"农户+合作社+收购公司"型三级新型订单农业供应链优化模型,并在条件风险（CVaR）度量准则下得出合作社在不同风险规避度下的具体收益,在保证农户和合作社收益的前提下,建立相应的约束优化模型,利用拉格朗日函数及其相应的KKT条件得出农户加入合作社可获得更多利益的最小土地面积和合作社应提供的最小固定费用。     

基于投入距离函数的单要素技术效率测量方法研究

在生产中，由于企业并未掌握关于生产技术的完全信息，因此可能导致不同生产要素具有不同的技术效率水平。而传统的"径向"技术效率测量方法并不能识别生产要素之间的技术效率差异。为解决这一问题，现有的文献中分别提出了基于利润函数和方向距离函数的测量方法。但利润函数的估计需要用到难以收集的价格数据；估计方向距离函数需要事先设定投入要素缩减的方向，而这一方向对于研究者是未知的。基于投入距离函数，本文构建了一个新的可以测量单要素技术效率的框架，且无需价格数据和事先设定"方向"。文章采用贝叶斯方法分两步估计该模型：首先得到模型参数的估计值；其次在模型参数估计值给定的基础上再估计单个要素的技术效率水平。蒙特卡洛模拟分析发现，与直接估计各要素的技术效率的方法相比，这种"两步法"可以更快的实现马尔科夫蒙特卡洛（MCMC）过程的收敛，并能够较为精确的估计各要素的技术效率水平。之后将该方法应用于北京大学企业社会责任调查的数据，估计了资本和劳动力的技术效率水平。结果显示，企业在利用资本中几乎不存在技术效率损失，并且企业间的资本技术效率水平无明显差异。企业技术效率损失主要来自于劳动力利用不足，且企业间劳动力技术效率水平差异较大。平均而言，劳动力的技术效率水平为77%，即在保持产出和资本投入不变的情况下，可以使劳动力的投入下降23%。这个例子表明，本文提出的方法可以识别生产中导致技术效率损失的主要原因，从而有助于找到提升生产效率的解决方案。     

需求扰动下供应链反向保理的鲁棒决策

反向保理运用买方信誉缓解中小供应商资金困境，现实中需求扰动时有发生并影响供应链决策。探讨供应商资金约束背景下"买方驱动"反向保理对供应链运营的作用规律，运用极大极小法构建单供应商和单零售商组成的二级供应链模型，得到只知均值和方差时的供应链决策和收益。研究表明：鲁棒决策能为反向保理时需求信息缺失的供应链提供有效而稳健的决策，降低信用违约风险；基于供应链关系的反向保理增强了供应链合作；供应商信誉损失风险不会成为零售商主导反向保理实施的阻碍。丰富了金融与运营交互作用的理论研究。     

在线社交网络虚假信息交互量最小化的边阻断策略研究

在线社交媒体的蓬勃发展改变了人们获取信息的模式,大量的信息通过社交平台传播,信息内容的真实性把关弱化,各类虚假信息依托社交媒体野蛮生长,网络空间治理,培育健康的网络生态意义重大。本文通过最小化用户之间的虚假信息交互量,研究社交网络中虚假信息传播路径的阻断策略。给定在线社交网络G=（V,E,P,H）,H表示用户之间信息交互量,已知虚假信息传播源集合S⊆V,虚假信息交互量最小化问题是从E中选取哪K条边,使得这些边被阻断之后,虚假信息在用户之间的交互总量最小。首先证明了该问题是NP-困难的,进而证明了问题的目标函数计算是#P-困难。其次,证明了该问题目标函数既不是次模函数也不是超模函数。再次,提出了两阶段贪婪算法（TSGA）来解决该问题,即先获取候选集合E^sa,然后选取阻断集合E'。最后,通过实际在线社交网络数据对模型和算法的有效性进行了分析,实验表明本文提出的算法比现有算法更加有效。     

群体性突发事件化解机制的随机演化博弈模型

有效化解群体性突发事件是各级政府维护社会和谐稳定面临的重要任务之一。促使抗议群体产生分化进而部分成员接受处置方案成为有效化解事件的关键环节。本文基于Moran过程的随机演化博弈理论，分析了抗议群体选择"退出抗议"策略成为均衡解的成立条件，揭示了群体性突发事件的内生化解机制。研究发现，系统的随机性越小，冲突双方争夺的经济资源越小，政府补偿额和冲突成本越大，群体性突发事件中抗议群体退出抗议的固定概率越大，事态趋于平息。抗议群众规模存在着一个能够成功化解的临界值。比较随机性干扰占据主导地位的弱选择过程和排除了随机性因素的强选择过程，后者具有更小的临界抗议群众规模。本文研究为揭示群体性事件的化解机制提供了一种基于随机演化博弈的新理论解释。     

Radiation hybrid map construction problem parameterized

In this paper, we study the Radiation hybrid map construction ( $\mathsf{{RHMC} }$ ) problem which is about reconstructing a genome from a set of gene clusters. The problem is known to be $\mathsf{{NP} }$ -complete even when all gene clusters are of size two and the corresponding problem ( $\mathsf{{RHMC}_2 }$ ) admits efficient constant-factor approximation algorithms. In this paper, for the first time, we consider the more general case when the gene clusters can have size either two or three ( $\mathsf{{RHMC}_3 }$ ). Let ${p\text{- }\mathsf {RHMC} }$ be a parameterized version of $\mathsf{{RHMC} }$ where the parameter is the size of solution. We present a linear kernel for ${p\text{- }\mathsf {RHMC}_3 }$ of size $22k$ that when combined with a bounded search-tree algorithm, gives an FPT algorithm running in $O(6^kk+n)$ time. For ${p\text{- }\mathsf {RHMC}_3 }$ we present a bounded search tree algorithm which runs in $O^*(2.45^k)$ time, greatly improving the previous bound using weak kernels.     

策略延迟下众筹项目的定价和激励决策

本文研究了投资者的策略延迟行为对众筹项目的定价以及激励决策的影响。策略延迟是指投资者在投资过程中自动按照估值在相应阶段投资,并且部分投资者会刻意延迟投资来搭便车的行为。本文采用了一个两阶段模型来刻画投资者的投资行为,并进一步对比序列到来模式（投资者没有策略延迟）与同时到来模式（投资者有策略延迟）中的贝叶斯均衡。研究结果表明,当发起人采用价格激励的方式提高成功率时,投资者的策略延迟行为可能会影响最优的激励策略。当存在固定目标约束时,如果投资者没有策略延迟行为,发起人应该激励前期投资者,通过弥补他们等待成本的方式提高成功率;反之如果投资者出现策略延迟行为,对项目估值较高的投资者会自动在前期投资并且愿意承受更高的价格,此时发起人应该反过来激励后期投资者。当不存在目标约束时,不论投资者是否有策略延迟行为,发起人都应该始终激励前期投资者以获得更高的成功率以及期望收益。     

零售商股权融资“对赌协议”的运营模型分析

对赌协议常用于规制股权融资过程中投融资双方关系，对两者的战略合作有着重要而深远的影响。本文基于企业运营的视角研究了零售商与私募股权投资机构（PE）的对赌问题，建立了有无对赌协议两种情况下的零售企业运营模型，刻画了对赌对企业发展以及股权投融资双方行为的影响，探讨了众多企业在股权融资后出现运营矛盾冲突和绩效下滑的"对赌困局"的原因。研究发现对赌协议对零售商具有"扭曲激励"效果，即对赌协议在激励零售商实现对赌业绩目标的同时，也扭曲了零售商的运营行为，这是造成"对赌困局"的根本原因。为消除或者减轻这种"扭曲激励"作用，零售商应该选择与其战略目标相匹配的对赌标的或难易程度适当的业绩目标。