基于实践论的隐性知识获取模型研究

根据毛泽东的实践论,提出隐性知识来源于实践,来源于显性知识指导下的实践.隐性知识是人类通过实践得到的经验的概化,是实践经验与显性知识集成而形成的高度抽象的支持高效推理和快速检索的知识,最后提出用计算机仿真模型来仿真隐性知识的获取过程.     

学习型组织中知识共享的智障及治理策略研究

通过回顾相关文献,总结出组织学习的2个层次、组织学习过程的2个阶段及知识共享不畅的3个主要因素,并在此基础上建立了组织学习智障的分析框架.认为从知识共享的角度,动机不足造成个体与组织认知智障,机会缺失与能力匮乏造成个体与组织行为智障.然后针对以上4种学习智障,提出了相应的HRM策略,以促进组织内知识共享、克服组织学习智障.     

信息环境、年报披露时间选择与下年盈余管理

年报披露时间是否有助于投资者合理估计下年盈余管理程度,不同信息环境对这种估计又有什么影响?本文利用2004-2006年间的3451家公司样本对此进行了检验.结果表明:年报披露时间与下年盈余管理负相关,年报披露时间能向市场传递有效的未来信号;在标准审计意见和有较高质量经营现金流量支持的信息环境下,年报披露时间选择对下年盈余管理的信号作用更强.这些结论对理解公司年报披露时间安排有一定积极意义.     

金融资产收益非对称性的多标度分形测度及其在VaR计算中的应用

通过提炼多标度分形分析过程中所产生的对描述金融资产收益非对称特征有益的统计信息,提出了一种新的资产收益非对称测度--多标度分形非对称测度(Multifractal asymmetry measurement)Δf,并以沪深300指数长达7年左右的5分钟高频数据为实证样本,通过两种不同的VaR后验分析(Backtesting analysis)方法,实证对比了Δf测度和传统的偏度系数(Coefficient of skewness)测度在市场风险计算准确性方面的差异。实证结果表明:基于Δf测度的市场风险计算模型的VaR计算精度优于基于偏度系数测度的对应模型,Δf测度具有较偏度系数测度更为优异的对金融资产收益非对称特征的刻画能力。     

基于相似日聚类和贝叶斯神经网络的光伏发电功率预测研究

光伏发电功率的预测是光伏发电规划和运行的基础,因而受到越来越多的重视。文中提出了FCM相似日聚类与智能算法相结合的光伏阵列功率短期预测模型。该方法的思路是首先通过分析影响光伏阵列输出功率的主要因素,对历史数据与预测日气象环境进行模糊分类,并筛选出相似度高的子集作为样本,以提高预测样本的质量;然后通过神经网络映射出特征空间与光伏功率之间的复杂关系,并用贝叶斯理论对神经网络参数进行优化,提高网络的泛化能力。为检验该方法的有效性和精确性,将所提出方法与常用BP神经网络模型对同一仿真算例进行预测,预测结果表明本文提出的预测模型效果更佳。     

基于价值链的中国企业社会责任对财务价值的影响

为了支持企业持续地将履行社会责任作为一种长期的战略,探讨企业社会责任与业务相结合对财务绩效的影响以及如何选择既造福社会又有利于商业的社会责任项目.基于价值链视角,采用利益相关者理论和归因理论,用实证方法,选择中国公司社会责任披露的数据,采用因子分析法划分企业社会责任活动,采用面板数据回归分析每种社会责任活动及其交互作用对企业财务绩效的影响.研究结果表明,把社会责任活动分为与价值链基本活动相关的社会责任、与价值链支持活动相关的社会责任和一般性社会责任(与价值链活动无关),与价值链基本活动相关的社会责任和与价值链支持活动相关的社会责任对财务绩效有积极影响,与价值链活动无关的一般性社会责任对财务绩效有消极影响,他们的交互作用对财务绩效也有方向不同的显著影响,即基本活动与支持活动的交互作用对财务绩效有积极影响,基本活动与一般性活动的交互作用对财务绩效有积极影响,而支持活动与一般性活动的交互作用对财务绩效有消极影响.研究结果对企业将履行社会责任与价值创造相结合、实现社会效益和经济效益双赢提供具体的参考.     

工作幸福感对员工创新绩效的影响机制——一个多层次被调节的中介模型

本研究通过问卷调查我国企业73个工作团队的主管及其355个下属,从个体自我表征理论和情境力量理论相整合的视角,构建了一个多层次被调节的中介模型,以探讨员工的工作幸福感与创新绩效的关系。实证结果表明,组织自尊在工作幸福感和创新绩效之间起中介作用,但内部人身份感知在工作幸福感和创新绩效之间没有起中介作用;交易型领导对员工的组织自尊与创新绩效关系以及对员工的工作幸福感通过组织自尊影响创新绩效的间接效应均具有跨层次的负向调节作用,但它对员工的内部人身份感知与创新绩效关系,以及对员工的工作幸福感通过内部人身份感知影响创新绩效的间接效应均没有显著的跨层次调节作用。这些结论对于我国企业提升员工创新绩效的管理实践具有重要启示。     

基于案例推理的直觉模糊决策方法

目前大多数决策方法的定权问题仅依靠决策矩阵而忽略了决策背景。针对上述问题,将案例推理方法融入到直觉模糊决策问题。首先根据直觉模糊数的内涵构建一种相似度公式,将案例推理模型跟相似度测度结合求得最优权重以及分类半径,进而进行择优排序。最后通过案例分析详细说明了本文方法的优势之处:根据决策数据又考虑专家意见,使得决策结果与现实情况更加一致,并提出一种解决面向直觉模糊决策问题的新思路。     

引入TOPSIS法的风险预警模型能提高模型的预警准确度吗?——来自我国制造业上市公司的经验证据

样本选取2011年和2012年我国沪深A股制造业中因财务困境陷入ST的公司和按照1:2比例配比的正常公司作为研究对象,并选取反映企业盈利能力、股东获利能力、现金流量能力、营运能力、发展能力、偿债能力的30个财务指标以及股权结构、管理结构、公司所在地的8个定性指标,以2011年的样本作为训练集,2012年样本作为测试集,在主成分分析的基础上构建以Logit模型为基础的传统预警模型和引入TOPSIS法后的二重分类模型。结果表明,引入TOPSIS法后构建的Logit模型能显著提高模型的预警准确度:对ST公司的预警准确度能提高18.5%,对样本总体的预警准确度能提高11.1%,这说明二重分类法可以构建有效的风险预警模型。     

股权比例、过度担保与隐蔽掏空——来自我国上市公司对子公司担保的证据

本文借鉴LLSv的掏空模型,模型化推导了控股股东对上市公司的隐蔽掏空模式,建立了控股股东持股比例与掏空程度的分段函数关系.以2004年我国沪深A股上市公司对子公司担保的386起事件为样本,并把样本分为过度担保组和适度担保组,运用事件研究法进行实证检验.发现过度担保样本组累计超额收益率显著为负,而适度担保组的市场反应为正但不显著,由此推测过度担保的上市公司具有向控股股东输送利益的倾向.多元回归结果表明,对于第一大股东持股比例和国家持股比例的回归系数而言,60%均是其有效的临界点.当大股东持股比例低于60%时,大股东存在通过上市公司对子公司担保的方式掏空上市公司的现象,但回归系数不显著;当持股比例高于60%时,则产生了显著的利益协调效应.能有效地抑制掏空.通过分类变量和股权临界变量的多种组合,回归发现,国有性质的上市公司被控股股东掏空程度更高;与第一大股东持股比例变量相比.国家持股比例变量的股权临界值对CAR的影响更加显著.