农地流转与农户金融需求

以四川省为例,基于647份农户调查数据,从农地流转、农户基本情况、农户经营特征、农村金融市场特征4个方面运用Logit模型实证分析其对农户金融需求的影响方向及强度,分析农地流转背景下农户金融需求的影响因素。研究结果表明,农地流转行为带来农户金融需求分化趋势,农地流转价格过快上涨对农户金融需求有明显抑制作用,加快创新农村金融产品已经十分紧迫,农户普遍面临缺乏抵押融资能力的困境。农地流转对农户金融需求的分化性发展产生重要影响,进而对我国农业的转型升级具有极为积极的促进作用。在进一步深化农村土地产权制度改革基础之上,重点针对扩大土地经营规模的农户进行农村金融产品创新,有效满足其不断增长的金融需求,则是当前我国推进现代农业发展必须破解的主要难题。     

地区金融发展与经济增长的空间效应研究

基于空间杜宾模型,本文对我国31个省市和地区2000-2014年金融发展与经济增长相关数据的实证分析,研究地区金融发展与经济增长的空间效应,同时考察经济开放下金融发展对经济增长影响的变化。研究发现：我国各省市和地区经济增长和金融发展均存在显著空间相关性;金融规模与经济增长存在正向相关关系,金融结构和金融相关比率分别与经济增长存在负向相关关系;经济开放水平的提高对我国金融积极作用的发挥反而带来抑制作用;金融发展对经济增长影响在不同经济增长阶段存在显著差异性;同样区域特征凸显,“丝绸之路经济带”和“长江经济带”两区域内金融规模系数显著大于全国水平,彰显了区域发展战略中金融规模的重要作用。     

社会网络对民间金融风险的作用——基于社会网络结构的理论与实证分析

社会网络对民间金融风险的影响已被广泛认可,但是,究竟什么样的网络结构有抑制风险的作用,什么样的网络结构有扩增风险的作用？以资金互助会为例,将互助会涉及的社会网络按结构特征分为单个会的会内网络和多个会的会间网络,研究可知：（1）越紧密的会内网络结构以及越大的网络规模越有利于民间金融风险的控制。（2）跨会网络具有抑制和扩增风险两种作用,它是协同监督和惩罚机制生效的基础,因而对风险具有控制作用,但这种作用只在中介成员为会首时才显著;同时,它也构成了风险传播的通道,导致资金被分散到多个会中,因而提升了系统性风险。     

金融危机、货币政策与企业贷款行为——基于企业风险承担的微观视角研究

货币政策调控会先影响企业的风险偏好或风险容忍度,进而对企业的贷款行为产生影响。并且,金融危机冲击和货币政策调控会引起不同特征企业贷款行为的异质性反应。经验研究发现：宽松的货币政策会显著引起我国企业风险承担的上升,而企业风险承担上升也显著引起其银行贷款规模的增加,中小企业、股权分散型企业和民营企业其银行贷款规模对企业风险承担变化的反应更加敏感。在2008-2009年金融危机期间,企业风险承担水平对货币政策变动的反应更加灵敏,而企业贷款规模对企业风险承担的敏感度有所下降,大型企业、股权集中型企业和国有企业其基于企业风险承担传导的银行贷款行为受金融危机冲击影响更大。     

财务共享服务与企业竞争力的关系——基于双重差分模型的实证检验

从分析财务共享服务效果的视角出发，以市场结构、基础资源和新能力理论为依据，建立了评价企业竞争力的财务指标体系。研究结果显示：在市场地位方面，实施财务共享服务增强了企业资金管控效果，使营业收入质量提高，但是营业收入增长率却呈现负增长，说明财务共享服务对市场拓展能力的影响具有延迟效应；在资金资源方面，财务共享服务提高了企业的资金筹措能力和偿债能力，风险控制能力增强，使企业获得资金资源竞争优势；在企业能力方面，财务共享服务能够降低成本、增加绩效，更好地服务企业战略，提升企业的盈利能力和创新能力。总之，实施财务共享服务能够促使企业财务管理转型升级，为未来发展赢得先机，可增强企业竞争力。     

公司章程自治价值分析

理论上,公司章程是公司的"宪章",形式上公司章程是公司进行登记、取得公司资格的不可或缺性要件,而实际上,在我国,公司章程并未完全发挥其应有的作用,面临着尴尬的处境。本文首先介绍了自治价值在公司章程中的体现,然后对公司章程现状进行剖析,并提出实现公司章程自治价值的可行性办法。     

中国石油股份实施ERP的思考——基于中国石油华北天然气销售公司的实践

自2007年底开始,中石油在地区公司推行ERP,华北天然气销售公司从2008年5月开始组织ERP项目建设,2008年11月开始实施。华北天然气销售公司在实施ERP过程中对传统会计务实理念产生了冲击,对公司的会计基础工作也产生了影响。从长期看,实施ERP与FMIS融合系统能整合中石油的技术平台,提高企业的整体竞争力。因此,中石油在ERP的实施中,应改变传统会计观念,加强基础数据的维护,保证基础数据的准确性和实效性,完善ERP系统的配套管理机制和运行机制,建立配套的内部控制机制,做好风险管理工作。     

Time series models with asymmetric Laplace innovations

We propose autoregressive moving average (ARMA) and generalized autoregressive conditional heteroscedastic (GARCH) models driven by asymmetric Laplace (AL) noise. The AL distribution plays, in the geometric-stable class, the analogous role played by the normal in the alpha-stable class, and has shown promise in the modelling of certain types of financial and engineering data. In the case of an ARMA model we derive the marginal distribution of the process, as well as its bivariate distribution when separated by a finite number of lags. The calculation of exact confidence bands for minimum mean-squared error linear predictors is shown to be straightforward. Conditional maximum likelihood-based inference is advocated, and corresponding asymptotic results are discussed. The models are particularly suited for processes that are skewed, peaked, and leptokurtic, but which appear to have some higher order moments. A case study of a fund of real estate returns reveals that AL noise models tend to deliver a superior fit with substantially less parameters than normal noise counterparts, and provide both a competitive fit and a greater degree of numerical stability with respect to other skewed distributions.