三元效率区间下决策单元的全局绩效评价

针对现实生活中投入产出数据的不确定性,许多学者提出从乐观和悲观角度计算决策单元的效率区间,但每个效率区间的上、下界值都是决策单元表现的两种极端情况。本文通过引入心态指标衡量决策者的偏好,获得了一个最有可能的效率值,它与上界值、下界值共同组成了三元效率区间。然后改进了两级排序方法:提出了三元有向距离指数,为所有决策单元获得全序化结果。本文引用前人文中的数例验证了该方法是一种更为精确、可全序化的评价、决策方法,可广泛应用于效率测评中。     

资产注入、大股东支持行为与公司绩效

我国上市公司普遍存在第二类委托代理问题。以上市公司控股股东定向增发资产注入行为作为研究视角,研究了资本市场中大股东对上市公司“支持”抑或是“掏空”这一问题。研究发现,大股东注入的资产与我国证券市场中上市公司经营性资产具有比较高的关联度,有效地减少了大股东与上市公司之间的关联交易,完善了资产注入上市公司的价值链,提高了上市公司整体的经营绩效。     

参与构成移动事件的“非移动动词＋趋向词”格式——以“‘割’＋趋”为个案

非移动动词进入“[-移动]动＋趋”格式后可以参与构成移动事件,但由于非移动动词的特殊性,以往排斥在移动域之外,这是移动域的特别之处。移动事件归属移动域,“[-移动]动＋趋向词”格式参与构成的移动事件也不例外,这是应信息处理工作准确提取有关语义信息的需要考虑的。以“‘割’＋趋”格式为个案,通过与“‘切’＋趋”格式语义差异的对比,讨论非移动动词参与构成移动事件的认知原理,建议将[＋移动]趋向词归为移动域,并根据汉语趋向词的实际将表示移动的趋向词称为“趋向小品词”,将[-移动]趋向词称为“强势小品词”。     

趋向补语的非范畴化研究——基于语料库“V上”与“V下”的比较

趋向补语结构"V上"、"V下"的语义体系存在较大的差异,语义范畴经历了从空间域到时间域的转移,其转移过程具有实现方式的特定性和程度的差异性,这是非范畴化认知机制作用的结果,是人类认知不断深化和拓展的体现。     

激励的方向性偏差

在管理实践中,基于多种主客观原因,为促进员工努力工作而实施的激励措施激励员工努力的方向与组织需要的方向产生或大或小的偏离,不仅影响到了激励的力度,严重的甚至可能产生反作用。本文在阐述激励的方向性偏差的形态与激励结果的基础上,对激励的方向性偏差产生的原因进行分析,并予以实例进行佐证,同时就激励的方向性偏差的修正提出了建议。     

我国股票市场收益率偏度对风险补偿的影响研究

收益率与波动率之间的关系(风险补偿)在金融资产定价和风险管理中至关重要,但二者之间的研究却一直没有定论。金融理论表明为正向关系,但实证却往往得到相反的结果。众所周知,尖峰厚尾以及负偏是收益率的典型特性。这些内在属性对风险补偿无疑有着重要的影响。本文研究表明,收益率的负偏和尖峰厚尾会导致风险补偿系数减小,进而导致风险补偿系数在实证当中的不确定性。虽然各个行业的夏普比率相差无几,我国股票市场的第“I”类、第“II”类风险补偿以及风险价格在不同行业之间存在较大的差异,且三者随着投资期限的增长,分别有下降、上升和轻微上升的趋势。     

“形趋势结构”的组织结构和语义特点

本文研究“形趋结构”的语法特点。通过对“形趋结构”的组织结构及语义特征的剖析 ,认为汉语不同性质单位的整合可导致兼容的互补结构 ,并构建互补而非匀质的语义系统     

Generalized Gumbel distribution

A generalization of the Gumbel distribution is presented to deal with general situations in modeling univariate data with broad range of skewness in the density function. This generalization is derived by considering a logarithmic transformation of an odd Weibull random variable. As a result, the generalized Gumbel distribution is not only useful for testing goodness-of-fit of Gumbel and reverse-Gumbel distributions as submodels, but it is also convenient for modeling and fitting a wide variety of data sets that are not possible to be modeled by well-known distributions. Skewness and kurtosis shapes of the generalized Gumbel distribution are illustrated by constructing the Galton’s skewness and Moor’s kurtosis plane. Parameters are estimated by using maximum likelihood method in two different ways due to the fact that the reverse transformation of the proposed distribution does not change its density function. In order to illustrate the flexibility of this generalization, wave and surge height data set is analyzed, and the fitness is compared with Gumbel and generalized extreme value distributions.     

The “wrong skewness” problem in stochastic frontier models: A new approach

Stochastic frontier models are widely used to measure, e.g., technical efficiencies of firms. The classical stochastic frontier model often suffers from the empirical artefact that the residuals of the production function may have a positive skewness, whereas a negative one is expected under the model, which leads to estimated full efficiencies of all firms. We propose a new approach to the problem by generalizing the distribution used for the inefficiency variable. This generalized stochastic frontier model allows the sample data to have the wrong skewness while estimating well-defined and nondegenerate efficiency measures. We discuss the statistical properties of the model, and we discuss a test for the symmetry of the error term (no inefficiency). We provide a simulation study to show that our model delivers estimators of efficiency with smaller bias than those of the classical model even if the population skewness has the correct sign. Finally, we apply the model to data of the U.S. textile industry for 1958–2005 and show that for a number of years our model suggests technical efficiencies well below the frontier while the classical one estimates no inefficiency in those years.     

素质方向性与艺术影响力的关系研究

素质是人类在自然界求生存和谋发展的必备能力。每种素质都有不同的方向性。素质可归结为三种类型，即向上不变性素质、向下不变性素质和上下可变性素质。先天遗传因素和后天环境影响都可以不同程度地改变人的素质，其中艺术作为后天环境影响力最大。艺术可将自然界和人类社会中丑的事物转化为美，产生一种向上的力量，这种力量会极大地提升人的素质水平。从脑科学角度讲，艺术可以改变人的素质方向也是有其科学依据的。