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991.
传统的随机波动率(SV)期权定价是在投资者具有常数风险偏好假设下进行的.但近年来越来越多的研究表明,市场参与者具有时变风险厌恶特征.基于此,本文对时变风险厌恶条件下的期权定价问题进行深入研究.首先,对传统的(非仿射)常数风险厌恶SV(CRA-SV)期权定价模型进行扩展,构建时变风险厌恶SV(TVRA-SV)期权定价模型对期权进行定价,并分析时变风险厌恶对期权价格的影响;其次,采用标的资产与期权数据信息,建立基于连续粒子滤波的极大似然估计方法,对定价模型的客观与风险中性参数进行联合估计;最后,采用我国期权市场上的上证50ETF期权数据,对构建的定价模型进行实证检验.结果表明:TVRA-SV期权定价模型相比传统的CRA-SV期权定价模型具有更好的数据拟合效果,能够更充分地刻画标的上证50ETF收益率在客观与风险中性测度下的波动性;TVRA-SV期权定价模型相比传统的Black-Scholes(B-S)期权定价模型和CRA-SV期权定价模型都具有明显更高的定价精确性。 相似文献
993.
高管股权激励的目的是企业价值的持续增长,价值增长的关键在于管理者对增长机会的把握和创造。作为企业创造增长期权的一种重要手段,R&D投资通过改变资产相对构成而对股票风险收益特征具有动态影响,因此资本市场对R&D投资的理性定价可以为高管股权激励的增长期权创造效果提供新的检验视角。
以2007年至2015年沪深两市2 294家非金融类A股上市公司为样本,利用Fama-MacBeth截面回归,发现R&D投资和股票预期收益率具有正向关系。在此基础上,通过是否实施和实施前后等不同子样本中R&D投资与股票预期收益率关系的比较,从增长期权创造的视角考察高管持股的2 053家企业和实施或有股权激励的657投资对股票预期收益率的正向影响,两种股权激励方式有助于企业通过R&D创造增长期权。进一步,利用倾向匹配得分法进行样本选择,利用双重差分模型进行回归,控制内生性问题,稳健性检验结果依然表明,股权激励对R&D投资与股票预期收益率关系具有显著的正向调节作用。
整体而言,实证结果不仅提供了支持利益趋同假说观点的证据,还从企业创新和资本市场的互动关系为股权激励的效果提供了新的检验视角。研究结论的现实指导意义在于,一个长期、有效的高管激励政策应强调高管通过创新投资进行增长期权的创造,企业也应根据资本市场对高管创新活动的效果评价了解和调整激励政策。 相似文献
994.
基于远期LIBOR利率的随机波动与无限跳跃特征,针对标准化LIBOR市场模型(LMM)和随机波动率LIBOR市场模型(SV-LMM)应用局限,进一步引入Levy无限跳跃过程,建立多因子非标准化Levy 跳跃随机波动率LIBOR市场模型(SVLEVY-LMM)。在此基础上,基于非参数化相关矩阵假设,运用互换期权(Swaption)、利率上限(Cap)等主要市场校准工具和蒙特卡罗模拟技术,对模型局部波动率和瞬间相关系数等参数进行有效市场校准;应用自适应马尔科夫链蒙特卡罗模拟方法(A-MCMC)对Levy跳跃与随机波动参数进行有效理论估计。实证认为,对远期利率波动率校准,分段固定波动率结构较为符合市场实际情况;对远期利率相关系数矩阵校准,非参数化相关系数矩阵具有最小估计误差和最佳的市场适应性;SVLEVY-LMM能够最好拟合远期LIBOR利率。 相似文献
995.
基于随机波动率随机跳跃强度(SVSJ)的期权定价模型,从时间序列性质与横截面期权定价两个角度对长达12年的S&P 500指数期权数据进行了研究.实证结果发现:只有短期虚值期权与短期平值期权中存在显著的跳跃风险溢酬,并且跳跃风险溢酬远超过波动率风险溢酬.不同模型不同跳跃强度的设定都可以估计出显著的跳跃风险溢酬,虽然跳跃风险的方差在总风险的方差中所占比例较低,但跳跃风险溢酬在总风险溢酬中所占的比例却大得多.各模型在高波动时期的表现都要优于低波动时期,其中SVSJ模型在所有模型中表现最好. 相似文献
996.
通过改变资产的相对构成和运营杠杆的水平,企业的在位资产收缩对总资产风险溢价具有重要影响。在连续时间框架下,利用实物期权方法和定价核技术,研究收缩期权、运营杠杆及二者共同作用对资产风险溢价的影响机理,并为“价值溢价”现象、账面市值比效应和市值规模效应给予理论解释。结果表明:运营杠杆和贝塔为负的收缩期权分别对资产风险溢价具有正向和负向影响,二者的相反作用可以为“价值溢价”现象给出风险补偿视角的理论解释。同时,收缩期权会减弱市值规模效应;运营杠杆则会放大账面市值比效应和减弱市值规模效应。 相似文献
997.
实物期权方法是一种适合具有高度不确定性和高度灵敏性的项目价值的分析方法。通过对BTT项目投资中的延迟期权特性的分析,构建出延迟投资期权的定价模型,为BTT项目的投资者提供了一种新的决策方法。 相似文献
998.
999.
实践证明,R&D联盟的收益大于联盟的成本并不一定就是R&D联盟的最佳时机,但现有的解释联盟形成的理论却没有对此给予足够的重视.基于实物期权理论,本文构建了两种包含多期权组合的联盟时机选择模型,并采用Log变换二叉树模型求解其最优时机.该模型将不确定性因素,吸收能力,独立研发的机会成本引入联盟时机的决策机制.在此基础上,本文考察了外界市场环境、企业自身的学习能力、独立研发的能力等因素对联盟时机的影响. 相似文献
1000.