核心期刊的选刊依据及其冷思考

核心期刊产生于20世纪30年代的英国,它是期刊发展到一定历史阶段的必然产物,其理论依据是期刊集中与分散定律,即布拉德福定律。20世纪80年代中国科学院文献情报中心首先引进并开始研究核心期刊,其后一些研究单位也开展研究,取得了一系列开始性的成果。随着核心期刊影响力的不断扩大,并且这种影响力受期刊界和学术界的推波助澜,核心期刊在受到广泛关注的同时也引发了一些争议。不可否认,核心期刊确实存在一定的局限性,但它毕竟是一种客观存在,历史贡献功不可没,其积极的一面要远远大于其消极的一面。对待核心期刊应采取科学的态度,不能把它的作用推向极端,而应该克服它的局限性,科学合理地加以应用,使其在激活学术期刊市场、促进学术繁荣与发展方面发挥积极的作用。     

信息不对称条件下风险投资退出方式选择研究

退出过程的信息不对称程度影响风险投资的退出方式,成功的退出对风险投资的良性发展具有重要意义。在信息不对称的条件下,对于风险投资而言,高效的退出方式是首次公开上市退出,但IPO不能很好地解决内外部投资者之间存在的严重的信息不对称问题。并购、回购等股权转让的退出方式,能更好地解决信息不对称问题,是风险投资退出的另一重要渠道,但收益较低。研究表明,风险投资成功退出的关键是根据创业企业的发展和资本市场的变化情况,把握退出的时间和方式,选择部分或全部退出,以保证风险投资收益的最大化。     

基于制造商网络渠道选择的双渠道供应链定价 与服务决策研究

本文考虑由线下零售商实体销售与制造商网络销售构成的网络直销,以及由线下零售商实体销售与线上零售商网络销售构成的网络分销两种制造商双渠道模式,研究“搭便车”行为下制造商模式选择和供应链最优定价与服务决策。研究发现:制造商的渠道选择策略与“搭便车”行为程度、消费者偏好网络渠道程度、价格敏感系数等有关。尤其当消费者受到的服务且对价格的敏感性相同时,制造商会选择网络直销双渠道模式。进一步分析消费者“搭便车”行为和网络渠道偏好对制造商渠道选择和定价决策影响发现,制造商在消费者偏好网络渠道程度比较低时应选择网络分销双渠道模式,而当消费者网络渠道偏好和“搭便车”行为程度都比较高时,制造商应选择网络直销双渠道模式。消费者网络渠道偏好或“搭便车”行为程度越大,两种模式下批发价格应设置的更低。网络直销渠道模式下“搭便车”行为程度越大,网络渠道销售价格应设置的更低,而消费者网络渠道偏好程度越大,网络渠道销售价格应设置得更高。     

银行客户信用评估动态分类器集成选择模型

现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值,这在很大程度上影响了信用评估模型的性能.针对已有模型的不足,提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM.该模型充分利用数据集中所包含的已知信息,在训练信用评估模型之前不需要事先对缺失数据进行预处理,从而减少了对数据缺失机制假设以及数据分布模型的依赖.从UCI数据库中选择两个银行信用卡业务信用评估数据集进行实证分析,结果表明,与4种常用的基于插补法的多分类器集成模型以及1种直接面向缺失数据建模的集成模型相比,DCESM模型能够取得更好的客户信用评估性能.     

基于协同效应的知识创新团队伙伴选择方法

在知识创新团队的伙伴选择问题中着重考虑了伙伴间的协同效应信息。首先,分析了伙伴之间的协同关系与协同效应,描述了考虑多个协同效应评价指标的知识创新团队伙伴选择问题;然后,建立了团队伙伴选择的数学模型,该模型是一个0-1二次整数规划问题,为了求解该问题,开发了一种GRASP启发式算法;最后,通过一个实例分析说明了所提出方法的可行性和实际应用价值。     

对冲通胀风险的战略视角与微观选择

针对通货膨胀风险,以盯住通胀率为目标,基于随机混合整数规划模型(SMIP)构建了具有通胀保护功能的大宗商品期货投资组合,实现对通货膨胀率的动态跟踪.结果表明,基于盯住通胀率所构建的动态调整的商品期货投资组合能够以较低成本跑赢CPI指数,从而保证获得高于市场通胀率的较稳定的超额投资收益.对通胀保护能力的检验结果表明,商品期货投资组合具有良好的通胀保护功能,能够有效对冲通胀风险,有助于建立长期价格稳定机制.研究结果为企业和机构投资者在既定通胀水平下对冲通胀风险提供了一个具有战略意义的微观选择.     

中国宪法非讼化原因探析

中国宪法呈现为非讼化特征是有其历史必然性的。其主要原因在于 :前苏联宪法模式及其苏维埃宪法意识的影响 ,宪法章程化、宪法纲领化和宪法问题政治化等中国现代宪法观念的作用 ,以及中国社会民主意识和公民宪法权利意识的限制     

综合选择指数中的变量选择

本文首次从变量选择的角度把ＡＩＣ准则应用于动物性状的综合选择指数之中,从而获得了最佳的综合选择指数。     

Feature selection based on distance correlation: a filter algorithm

Feature selection (FS) is one of the most powerful techniques to cope with the curse of dimensionality. In the study, a new filter approach to feature selection based on distance correlation is presented (DCFS, for short), which keeps the model-free advantage without any pre-specified parameters. Our method consists of two steps: hard step (forward selection) and soft step (backward selection). In the hard step, two types of associations, between univariate feature and the classes and between group feature and the classes, are involved to pick out the most relevant features with respect to the target classes. Due to the strict screening condition in the first step, some of the useful features are likely removed. Therefore, in the soft step, a feature-relationship gain (like feature score) based on the distance correlation is introduced, which is concerned with five kinds of associations. We sort the feature gain values and implement the backward selection procedure until the errors stop declining. The simulation results show that our method becomes more competitive on several datasets compared with some of the representative feature selection methods based on several classification models.     

中小企业虚拟经营伙伴选择及遗传算法的运用

中小企业选择虚拟经营企业模式,以克服自身存在的资源有限、研发能力不足等发展局限在虚拟经营企业建立过程中,伙伴选择是个难题。本文结合中小企业特点,阐述中小企业虚拟经营合作伙伴选择的目标原则,给出中小企业虚拟伙伴选择相容性函数,并对伙伴选择的遗传算法做一般性描述。