你究竟在忙什么

最近一段时间,习大大的一句话,激起了不少人的共鸣。在一场座谈会上,习近平总书记告诫年轻人不要熬夜。他在会议上讲到,自己担任县委书记时,常熬夜。"那个时候我年轻想办好事,差不多一个月大病一场。为什么呢?老熬夜。经常通宵达旦,最后感觉到不行,这么干也长不了。先把自己的心态摆顺了,内在有激情,外在还是要从容不迫。""不要熬夜"的劝勉一出,一石激起千层浪。不少网友纷纷上网     

消费者使用第三方支付感知风险的影响因素与对策建议——基于解释结构模型(ISM)的实证分析

第三方支付的创新发展,积极调动了"长尾"消费者的投资热情,导致消费者金融服务需求膨胀和风险预警矛盾日益严重。运用德尔菲法对消费者使用第三方支付感知风险因素进行识别和筛选,并通过解释结构模型(ISM),进一步分解出其影响因素之间的结构性分布及其逻辑关联。实证结果表明:消费者信任是表层因素,接受深层次因素传导作用;第三方支付机构提供安全技术操作等诸因素是中间层因素;消费者个体特征和互联网环境是深层次因素。为了降低感知风险,必须全方位、多渠道地优化网络环境、健全第三方支付企业安全管理体系和强化消费者权益保护。     

审计定价管制与交易剩余——2010年审计定价管制失效的自然实验

在经济下行压力加大、资本市场进一步开放的新形势下,厘清审计市场交易——监管机制,完善审计服务市场尤为必要。借由2010 年审计定价管制政策失效的自然实验,本文通过嵌入双边随机边界模型,得到审计双方的定价交易剩余指标,运用双重差分模型解析价格管制与交易定价的作用机制。研究发现,定价管制失效的原因不在于规制俘获,而在于价格管制与当前的市场效率不匹配。下限管制尽管能够提高审计师剩余,但同时会放大交易定价风险,增加剩余的错配,扰乱交易秩序。上限管制则进一步固化市场的低价竞争。进一步研究发现审计师剩余与盈余质量显著相关,2014年的放开定价管制政策提高了审计师剩余。研究厘清了审计市场交易机制,有利于未来研究审计交易机制的微观影响及与盈余质量的关联,为在新时代把握审计市场交易——监管规律、培育自发良性交易的审计市场提供有益借鉴。     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。