上市公司现金流操控动机选择研究

对现金流管理的研究是继盈余管理后兴起的管理层舞弊行为研究。在已有关于现金流操控阈值点研究的基础上,以2004年至2009年有分析师预测值的中国上市公司为样本,运用条件分布法,采用统计变量τ和z计算分布频率,并以分布频率直方图直观显示,分析上市公司在现金流量阈值点操控行为的动机选择。从统计结果和分布频率图可知,公司管理层对3个现金流阈值点确实存在不同选择。操控现金流微正的动机最强,即公司管理层更注重报告微正现金流量,其次是超越往年现金流量动机,而迎合分析师预测的动机最弱。研究还发现,管理层存在多重操控动机,即在控制已达到某一个阈值点之后,公司管理层更倾向达到另一个阈值点,存在好上加好的心理。     

高技术企业联盟知识扩散研究基于小世界网络的视角

知识通过网络可以加快扩散.作者基于NW小世界网络视角,构建高技术企业联盟知识扩散模型,揭示联盟的知识扩散特性,并运用MATLAB软件进行模拟仿真.研究发现,减小网络的特征路径长度、增大网络的集聚系数和提高成员间的知识交流频率是促进高技术企业联盟知识扩散、提高创新效率、加快知识创新的有效途径.     

中国管理实践研究的路径

研究中国管理实践具有重大的理论意义和实践意义,重点关注中国管理实践研究的路径:首先,在探讨中国管理实践研究路径时必须遵循2个原则:借鉴国际规范的研究方法和结合中国特殊的情境变量。在此基础上,对中国管理实践研究的路径进行了界定:从企业面临的实际问题出发提出研究问题;通过文献梳理的方式提出理论视角,并结合特殊的中国情境变量进行研究;采用案例研究的方法。最后,提出中国管理实践研究的3个阶段:零星研究阶段、系统研究阶段以及整合研究阶段。     

双重信息不对称下销售渠道双目标混合激励模型

销售渠道在企业与消费者之间扮演着重要的桥梁作用,销售人员的销售能力和销售努力等信息均为其私有而不为企业所共知时,企业如何甄别其真实能力信息并对其销售努力实施有效激励是个重要问题.针对上述问题,给出了基于线性合约的双目标混合激励模型,通过模型求解得到并刻画了最优合约的3个特征.首先,为辨别高能力类型与普通能力类型这两种不...     

现货价格和需求关联时期权组合合约模式下采购风险管理策略

在现货价格和客户端需求关联的情形下,本文引用期权组合合约建立现货市场供应量有限时的两阶段采购风险管理模型,以期最大化零售商的期望收益。文中先用逆向归纳法列出零售商第二阶段的最优策略,采用标准扰动定理得出有效合约应满足的最优性条件,并将原模型转化为单调的最短路径问题,应用动态规划求解最优的采购策略。最后用算例分析了现货价格与需求的相关系数及现货市场的供应量对最优策略的影响,发现当供应量一定时,各有效合约的最优预订量及有效合约的总预订量都随着相关系数的增大而提高,并且有效合约受相关系数的影响大小取决于合约的灵活性;并且,当相关系数一定时,有效合约的总预订量及执行价格最低的有效合约的最优预订量都随着供应量的增加而单调减少。     

投资组合优化中的泰勒级数收敛性与展开点选择问题研究

研究了泰勒级数对效用函数的收敛条件,力求能够使得泰勒级数成为效用函数的合理近似,从而保证投资组合优化问题的近似解收敛于真实解,最终实现最大化期望效用的投资组合优化问题得以有效解决。在期望效用最大化的泰勒级数近似模型基础上,以HARA效用函数为背景,得到了收益率相对泰勒级数展开点的偏离程度决定了泰勒级数收敛性质的结论,进而提出了合理选择泰勒级数展开点以保证收敛性的方法,该方法意味着在收益率分布具有正偏度的情况下,以往通行的在收益率数学期望处展开泰勒级数的方法不具有合理性,上述分析结论通过数据分析得到了验证。     

基于电子渠道需求预测的渠道模式选择

本文基于Jerath等人的需求预测模型,探讨了电子渠道信息收集能力如何影响渠道成员收益及渠道总收益,并进一步分析了其对渠道模式、信息分享策略的影响。通过对模型的求解,得到了渠道成员的均衡策略及其影响因素。研究结果表明:经销商总是选择不分享私有信息,而厂商的渠道模式选择受电子渠道需求预测精度、市场波动、电子渠道潜在消费者比例等因素的影响。渠道的均衡策略有可能是既无电子渠道也无信息分享,也有可能是有电子渠道无信息分享。同时,当相关参数范围满足某些条件时,可通过协调机制使得建立电子渠道、分享信息成为新的均衡策略,并且这一策略满足帕累托优化。     

中国宏观经济情境设计与路径预测

路径预测是通过构建联合置信区间来获得未来多期预测的可能范围,覆盖了中国宏观经济的可能运行路径。通过系统迭代和直接预测方法对我国宏观经济中的产出,通胀和利率进行蒙特卡洛模拟和路径预测,并在特定宏观经济情景下进行伪样本外条件路径预测。基于中国数据的蒙特卡洛模拟结果显示Scheffé方法构建的预测路径具有合理的路径覆盖范围,是判定预测不确定性的合理且有效方法,伪样本外条件路径预测显示合理的情境设计能够得出更为有效的预测路径。     

Selection of resilient supply portfolio under disruption risks

This paper deals with the optimal selection and protection of part suppliers and order quantity allocation in a supply chain with disruption risks. The protection decisions include the selection of suppliers to be protected against disruptions and the allocation of emergency inventory of parts to be pre-positioned at the protected suppliers. The decision maker needs to decide which supplier to select for parts delivery and how to allocate orders quantity among the selected suppliers, and which of the selected suppliers to protect against disruptions and how to allocate emergency inventory among the protected suppliers. The problem objective is to achieve a minimum cost of suppliers protection, emergency inventory pre-positioning, parts ordering, purchasing, transportation and shortage and to mitigate the impact of disruption risks by minimizing the potential worst-case cost. As a result a resilient supply portfolio is identified with protected suppliers capable of supplying parts in the face of disruption events. A mixed integer programming approach is proposed to determine risk-neutral, risk-averse or mean-risk supply portfolios, with conditional value-at-risk applied to control the risk of worst-case cost. Numerical examples are presented and some computational results are reported.     

An economic model for the quality selection problem

The object of an economic model for the quality selection problem is to select the best parameter value for an input quality characteristic (X) so that the quality loss incurred on an output quality characteristic (Y) is minimized. The relation function between Y and X is assumed to be known throughout the article. In the work of Taguchi's experimentations, the selection of best parameter values is solved by two-step optimization when Y is adjustable. In the article, it is further extended to the case where Y is non-adjustable. An economic quality selection model with a general relation function is proposed based on a Taylor-series method for both adjustable and non-adjustable cases. A special case of a quality selection model with a quadratic relation function is also studied. A circuit example provided by Taguchi is presented to illustrate the use of this model.