创业者如何从事件中塑造创业能力?——基于事件系统理论的连续创业案例研究

本文采用探索性案例研究方法,以连续创业者10年创业经历为纵向研究案例,基于事件系统理论深入探索创业者创业能力形成的过程机理,并揭示创业活动的差异、创业者自我效能感、创业认知、创业学习对该形成过程的影响。研究发现:事件空间、强度影响连续创业者的创业认知模式支配地位,创业者在被动性事件中倾向于采用分析式认知模式识别创业机会,采用直觉式认知模式发现创业资源,通过创造主动性事件在行动学习中利用创业机会,在经验学习中获取并管理创业资源;创业自我效能感能够调节创业者认知模式的转变,创业学习能够促进主动性事件对创业能力的提升效果;连续创业过程中,被动性和主动性事件的交互作用形成创业能力提升的正反馈,被动性事件变少、主动性事件变多,创业能力得以巩固。研究结论对创业者如何在复杂事件环境中提升创业能力具有一定的启发和指导意义。     

基于自组织算法的改进型GAANN预测模型

在传统的基于GA算法人工神经网络的基础上作了改进,将训练集分为两部分,在前一训练集训练后获得的网络基础上使用后一训练集进行进一步的训练获得更为优化的网络结构。针对复杂系统建模输入节点难以确定的问题,提出将其与自组织理论相结合,首先使用GMDH方法获得神经网络的初始化节点,然后使用训练好的神经网络模型进行预测。最后,将由此建立的预测模型应用于国家粮食产量预测,取得了令人满意的效果。     

基于自组织系统的企业和谐主题演化分析

组织和谐管理系统的构建,核心在于对组织和谐主题的认识。组织和谐主题是随组织内外部环境变化而不断演化的,根源在于不同情境下组织自适应体的认知差异,这是组织和谐主题演化的根本动因。在不同认知状态下的组织自适应体可以采取有效的行动来调整组织内部及组织与环境间的关系,实现组织和谐主题的演化,达成组织与环境动态适应的目标。和谐主题的演化就是组织自适应体不断进行自组织以达到和谐状态的过程。     

最小报价单位对市场流动性影响的计算实验研究

采用计算实验的研究方法,对不同最小报价单位设置下的市场流动性进行研究,在LZ3X连续双向拍卖人工股票市场平台(具有与中国股票市场相类似的连续双向拍卖结构特征)上,设计9组不同最小报价单位设置下的可控实验,分别考察最小报价单位变化对市场流动性的影响规律。通过对实验数据的分析发现,随着最小报价单位的减小,买卖价差减小,同时市场深度也有减小的特征,这与实证研究的结论一致。在此基础上,为了进一步确定最小报价单位对市场流动性的影响,应用Martin指数和Glosten-Harris模型对不同最小报价单位设置下的市场流动性进行测度,发现其测度参数均同方向地随着最小报价单位的减小而减小,从而说明最小报价单位的减小能够明显提高市场流动性,并且最小报价单位在[0.01,0.30]范围内此规律保持不变。     

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。     

自修复混凝土材料的试验

本文采用免振掏自密实混凝土作为智能混凝土的基材,对内置空心玻璃纤维封入裂缝修补剂的钢筋混凝土简支梁的自修复效果进行了试验研究,使其具有裂缝自我修复功能,并能恢复甚至提高混凝土材料的性能。     

沪深300指数收益率及已实现波动联合建模研究

金融资产的收益率和波动率是金融资产投资和风险管理等应用中的重要决定因素。针对收益率的新息过程与波动率的新息过程之间可能存在相关性的实际情况,将已实现波动区分为连续波动和跳跃波动,对收益率、连续波动和跳跃波动联合建模并刻画各时间序列模型新息之间的相关性,给出联合模型的最大似然估计法,使用2005年4月8日至2011年5月23日沪深300指数5分钟高频数据进行实证。研究结果表明,收益率、连续波动和跳跃波动的新息之间存在统计显著的相关性,对各时间序列单独建模估计的传统方法存在本质缺陷,沪深300指数已实现波动的杠杆效应及周日效应主要来自连续波动分量。联合模型通过对新息之间相关关系的合理刻画,提高了参数估计的有效性。     

面向巴塞尔新资本协议的自优化神经网络信用评估方法

巴塞尔新资本协议中对信用风险评估使用的数据作了明确规定,而我国银行业目前所积累的数据还不能达到协议的要求;立足于我国银行业的现状,在新协议框架范围内探索可行的信用评估方法.对原有神经网络算法加以改进,提出自优化神经网络方法,该方法能较好地适应时变数据和自动优化神经网络评估模型,用真实的客户信用数据试验也表明该方法比普通神经网络有较高的准确性.     

智能创新生产力理论与中国经济发展深层思考

提出智能创新生产力概念及其理论模型,发现智能演进创新和非守恒规律及其作用原理,研究智能创新的核心生产力,即智能创新克服人的生理认知能力有限性与客观物质(能量)变化无限性之间的悖论,创造利用物质世界的无穷手段和能力,创造时间和空间,解决资源稀缺与社会需求矛盾;在此基础上发现智能创新自认知、自选择和自组织原理,破解著名的智能认知体系结构与优化代理体系结构(这是本文重要发现之一),研究智能创新的系统生产力,即智能经济相对于传统经济可以达到和实现理想的生产过程,使生产活动在开放的资源空间和动态系统中进行,虚拟智能的物理化使经济活动没有时空约束和资源稀缺约束,创新经济和社会的生产方式与组织形态.本文所提出的智能创新生产力理论模型,即智能创新的核心生产与系统生产力概念也为中国经济改革发展提出重要思考.     

基于非线性扰动时间连续奇异系统特征的在线竞拍出价几率变化问题研究

一个典型的竞拍过程,竞拍品的价位随时间的推移在不断上升,竞买者由自身的实力及受其他竞买者出价的影响变动着出价心理,产生出新的出价可能性.我们通过使用带有非线性扰动的时间连续奇异系统,来模拟、分析竞拍过程出价心理影响下的出价几率变化的全过程.从对模拟的过程分析可以看出,带有非线性扰动的时间连续奇异系统能够在总体上体现完整的竞价过程,模型揭示了其中的变化规律.如果在某一时刻,当价位达到一定程度时所有出价者的出价可能性都达到零,并保持之,拍卖就结束.本研究给出的模拟分析方法,对包括电子商务网上竞拍在内的拍卖行为的规律研究,提供了一种理论支持.