中国PMI数据的实际应用——PMI的领先性分析

由于指标的同质性,单纯用PMI来预测其他经济指标的变化是不够的。在实际应用中,发现用多个指标间的力量消长变化,即拟合指标可以更提前发现经济拐点。本文从方法论和实际验证的角度,论述在PMI数据体系中,如何在拟合指标应用、领先相关分析与预测、2007年以来的经济下滑与2008-2009年恢复过程的数据验证几方面用PMI数据预先发现经济走势的变化。     

近年来世界钢铁行业发展状况概述

钢铁行业是工业文明时期的支柱和基础性产业,工业革命的每一次发生都离不开钢铁行业的支持和进步。20世纪90年代以来,金融危机的频频爆发使钢铁行业的发展一度受到波动,然而,作为各国的基础性产业,钢铁行业一直肩负着承载经济运行动脉的重任。面对全球金融危机的到来,钢铁行业已经出现拐点,剧烈下行调整不可避免,调整时间估计需要一定时间,但总体来看,钢铁行业未来发展前景仍然乐观,调整之后将会继续增长。在调整时期,应该鼓励企业并购重组,推动行业整合,加快技术创新,提升行业的整体素质。     

浅谈企业并购过程中的文化融合问题

并购已经成为全球范围内企业扩大规模、增强实力和提高效率的重要手段。大部分企业并购后没有达到期望价值的重要原因之一是文化融合问题。本文通过分析兼并过程中文化冲突现象和原因,寻找实现企业文化融合的有效途径。     

新会计准则中公允价值的应用

企新会计准则引入公允价值计量属性有其现实必要性，分析公允价值在实践中的应用问题遭遇的瓶颈，提出完善公允价值计量的途径。     

萨皮尔–沃尔夫假说走向合理化的探索——思维和语言的关系新探

萨皮尔–沃尔夫假说(Sapir-Whorf Hypothesis,SWH)的提出距今已近百年,曾引发了众学科的诸多研究者对语言和思维关系进行深入探讨,文章认为当前的真伪难断的局面虽然尴尬,但也表明该理论的确存在合理之处,其不合理的地方有待我们去修正,发展和补充。作者提出了完善SWH的建议。     

内控有效性、高管代理成本与多重并购绩效

立足于企业转型升级和跨越式发展的战略诉求,并购成为企业实现迅速扩张和优化资源配置的重要工具.本文选取2009-2014年发生并购重组事件的A股上市公司作为研究对象,以并购交易绩效、并购整合绩效和并购可持续增长绩效多重指标为研究侧重点,结合我国特有的产权制度背景,考察内部控制有效性、高管代理成本对多重并购绩效的影响.研究发现,高质量的内部控制能够有效改善多重并购绩效,高管代理成本会抑制并购后主并公司的多重并购绩效;同时,内部控制能减弱代理成本对并购绩效的损害程度,但这一治理作用在国有企业与非国有企业中表现各异.研究结论为我国进一步加强包括内部控制和公司治理机制在内的制度建设提供决策依据.     

并购企业的复合系统协同度研究

本文基于协同学理论,从技术创新绩效影响因素出发,以中国南车并购北车的案例为样本,构建复合系统协同度模型。结果显示:中国南车和中国北车的协同度一直快速增长,但中国南车——北车复合系统协同度长期处于较低水平,进而提出促进复合系统协同度提高的措施。     

“波特假说”的人力资本条件分析与检验

“波特假说”预言环境保护和经济发展可以实现双赢。研究认为,人力资本是实现环境友好型技术进步以及环境-经济综合绩效提升的支撑和匹配条件,亦即人力资本是“波特假说”成立的重要条件变量。实证结果显示:人力资本水平对环境-经济综合绩效存在直接的正向影响,且在东部和中部地区较为显著;全样本估计中环境规制对环境-经济综合绩效直接影响不显著,而人力资本可以改善环境规制的影响效应,间接作用于环境-经济综合绩效;进一步依据人力资本水平的分组检验,证实“波特假说”在人力资本水平较高地区的成立性,人力资本对环境-经济综合绩效的直接和间接影响均显著,验证了人力资本是“波特假说”成立条件这一分析结论。“新常态”下,应加强人力资本积累,健全人力资本流动机制,并依据地区人力资本条件科学实施环境规制,才能推动环境-经济综合绩效稳步提升。     

基于偏最小二乘回归的COCOMO模型校准方法

准确的软件成本估算对于实现软件项目的科学管理具有重要意义.COCOMO系列模型是当今实践应用最为广泛的成本估算模型之一.文章针对现有的COCOMO模型参数校准方法只对比例因子和指数因子进行校准的问题,为了更好的实现COCOMO模型本地化,提出了一种基于偏最小二乘回归的参数校准方法,解决了工作量乘数因子的校准问题.采用COCOMO81原始建模数据库对校准后的参数进行验证,结果表明该方法能够明显提升COCOMO模型的估算精度.     

一种消除变量间相关性的模型聚类方法

欧氏距离条件下的聚类分析没有考虑指标间的相关性,基于模型的聚类方法存在多重共线性影响参数稳定性等问题,针对上述问题,文章在欧式距离条件下对变量间具有相关性的数据样本进行聚类分析时,先构建变量间相关性结构的回归相关模型,再通过差分分析对变量间的多重共线进行消除,然后做聚类分析.并以1996-2011年9个省份城市教育投入情况进行聚类分析,结果表明,给出的聚类方法是有效的.