在校大学生对苹果系列产品的重复购买意向（RI）研究

为探究在校大学生对苹果系列产品的重复购买意向,本文以华北电力大学为例,采用调查问卷方式,运用SPSS进行了描述性分析、相关性分析和回归分析。研究结果表明,目前苹果产品在华电大学生中的市场占有率达到了33.8％;苹果的创新理念是苹果成功的关键因素;与很多因素有关客户重复购买意向与客户感知价值、客户满意、客户信任、向成显著性正相关;转换成本客户感知价值与客户信任、与客户满意成正相关;客户满意与客户信任成正相关。     

基于顾客满意和顾客忠诚关系的市场细分方法研究

在顾客满意与顾客忠诚的相关关系方面,目前国内外许多学者都有不同的研究和看法。本研究认为,对于不同的顾客群体,顾客满意对顾客忠诚具有不同的影响,从而也为企业带来不一样的价值和利润。本研究尝试采用一种新的聚类回归方法,根据顾客满意和顾客忠诚的关系细分顾客群体,并以手机行业为例进行实证分析,探寻哪些顾客群体的满意度对忠诚度影响较高,哪些顾客群体其忠诚与否基本不受满意度的影响。     

资源环境约束下中国TFP增长的空间差异和影响因素

运用DDF模型和ML生产率指数,对中国分省资源环境约束下的区域全要素生产率进行测算,采用Theil指数测算资源环境约束下中国全要素生产率增长的地区差异并按照多种空间尺度进行区域分解;构建空间面板数据模型,采用广义空间面板自回归最小二乘法对资源环境约束下全要素生产率增长的影响因素进行实证研究。研究结果表明,在2010年之前,资源环境约束下中国全要素生产率增长的空间差异总体上呈下降态势,地区内而非地区间差距是造成总体空间差异的主要来源。空间计量模型回归估计结果表明,资源环境约束下全要素生产率增长存在显著的正向空间溢出效应,经济发展水平、贸易开放和科技创新水平对资源环境约束下全要素生产率增长存在显著的促进作用,产业结构、能源结构和要素禀赋结构等结构因素对全要素生产率增长存在显著的负向影响,外商直接投资和环境规制水平对全要素生产率增长的影响在统计上并不显著。     

基于耗散结构论视角的职业经理人生态位选择与构建研究

<正>根据生态竞争优势外生论,职业经理人的胜任力是由其生存和发展的内外环境决定的,职业经理人从其所处的生态系统中发展自身的职业竞争力,并发展了职业经理人生态位的概念。综合来看,以往研究认为职业经理人的胜任力是由职业经理人所在的行业状态、企业发展、职业经理人市场以及职业经理人自身的"态""势"所决定的职业经理人生态位决定的。但这些研究大多停留在职业经理人生态位因子的泛泛选取层面上,对这些因子选取的理论依据研究较少。近年兴起的复杂科学     

我国碳排放量与能源消费和经济增长的动态关系分析

本文利用1990-2010年的数据,基于宏观和动态的视角,采用向量自回归方法,建立我国碳排放量与能源消费和经济增长量比关系的实证模型。研究表明:我国碳排放量与经济增长和能源消费之间存在着一种长期均衡关系;经济增长对自身的冲击产生持续的正响应,能源消费和碳排放量对经济增长冲击产生的也是正响应;能源消费与碳排放量互为Granger因果关系,同时能源消费和碳排放量是经济增长的Granger原因。最后提出相关建议。     

基于生态位理论的中国全球承包商竞争强度研究

基于生态位理论,构建了中国全球承包商之间的生态位重叠度测度模型,以ENR2011年发布的全球承包商225强的数据为例,基于该模型测算了房屋建筑、制造、工业和石化、水利、排水和废弃物、交通、有害废物处理、电力、电讯九大行业市场中国ENR225全球承包商之间的生态位重叠度,评价了这九个领域承包商之间的竞争强度情况。研究结果表明,中国全球承包商业务领域的市场分布不够合理,业务过于集中在传统的领域。     

我国能源消费需求影响因素及其影响机理分析

从文献回顾中提炼出对能源需求有重大影响的宏观经济因素;基于中国1985~2005年的统计数据,利用通径分析法测算了各相关宏观经济因素与能源消费需求的直接、间接关系及总影响程度,结果表明经济增长、全国总人口、能源消耗结构是决定能源消费需求的主要因素;利用偏最小二乘法消除多重共线性,并基于各主要影响因素的信息对能源需求进行预测;最后通过实际检验说明了所提方法的有效性和实用性。     

中国股票市场风险因素相关性研究

在传统的多元回归模型基础上,利用动态模型并结合分位数模型,研究了中国股票市场的风险因素如公司规模、账面市值比和流动性之间的相关性。研究结果表明,在考虑了流动性的滞后影响后,公司规模与其股票流动性之间存在显著的正相关关系,而账面市值比与股票流动性之间存在显著的负相关关系,进而揭示了流动性溢价理论可以解释股票市场中的规模效应和价值效应的原因。     

基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型

随着电信业改革的深入和竞争的加剧,电信企业的客户流失率逐步攀升,如何预测并有效减少客户流失直接关系到电信企业的生存和发展.流失客户在客户总体中占比例较低,因此电信客户数据集中存在明显的非平衡数据问题,传统的客户流失预测把客户流失作为普通的模式识别问题处理,建立基于普适机器学习的预测模型.在两类错误的错分代价相差较大的情况下,基于普适机器学习的预测模型缺乏实用价值,因此引入代价敏感学习理论建立了基于改进支持向量机的电信客户流失预测模型,将不同的错分代价纳入建模过程,有效的提高了模型的预测性能.     

加权复合分位数回归方法在动态VaR风险度量中的应用

风险价值(VaR)因为简单直观,成为了当今国际上最主流的风险度量方法之一,而基于时间序列自回归(AR)模型来计算无条件风险度量值在实业界有广泛应用。本文基于分位数回归理论对AR模型提出了一个估计方法--加权复合分位数回归(WCQR)估计,该方法可以充分利用多个分位数信息提高参数估计的效率,并且对于不同的分位数回归赋予不同的权重,使得估计更加有效,文中给出了该估计的渐近正态性质。有限样本的数值模拟表明,当残差服从非正态分布时,WCQR估计的的统计性质接近于极大似然估计,而该估计是不需要知道残差分布的,因此,所提出的WCQR估计更加具有竞争力。此方法在预测资产收益的VaR动态风险时有较好的应用,我们将所提出的理论分析了我国九只封闭式基金,实证分析发现,结合WCQR方法求得的VaR风险与用非参数方法求得的VaR风险非常接近,而结合WCQR方法可以计算动态的VaR风险值和预测资产收益的VaR风险值。