基于变精度粗集神经网的企业失败风险预测研究

描述粗糙集、变精度粗糙集和神经网的相关概念和应用机理,在此基础上构建基于变精度粗糙集的强耦合粗集神经网络,即变精度粗集神经网模型,并以此作为预测中国上市企业失败风险的研究方法.借助信息熵和T检验等手段对财务指标和非财务指标进行筛选,建立企业失败风险预测评价指标体系.在时间跨度上,选择(t-3)年作为研究起点,避免人为夸大预测精度.将被特别处理(ST)的上市企业作为界定企业失败的标准,以160家ST企业和160家配对非ST企业作为测试样本,利用FUSINTER技术离散化相关数据,运用粗糙集、变精度粗糙集、粗糙集神经网和变精度粗集神经网等模型进行实证研究.分析结果表明,在由78家ST和78家非ST企业组成的检验样本中,变精度粗集神经网的预测准确率要高于其他模型,且所需训练时间更短,生成规则更少,训练的整体效果最为理想,由此可以认为该模型比较适用于对中国上市企业进行失败风险的预测研究.     

我国制造业自主创新能力综合评价

在对产业自主创新能力理论回顾和总结的基础上,探讨了我国制造业自主创新能力的维度和指标体系.通过对我国制造业自主创新能力数据的维度特征评价、维度结构评价和综合决策评价,发现我国制造业整体上自主创新能力弱、产业创新转化的产出贡献度低、制造业各行业间创新能力不均、外资企业研发和产学研合作没有培育产业的创新转化能力4个方面的不足.     

基于多元t-分布的外汇期权市场风险非线性VaR度量模型

主要研究当汇率回报呈多元t-分布时,对于外汇期权非线性头寸的VaR(Value at Risk)度量的问题.在推导出多个外汇期权的投资组合的二次近拟的矩母函数表达式基础上,本文使用傅里叶变换、切比雪夫不等式、数值转换计算求出投资组合的VaR的值,并和基于多元正态分布Comish-Fisher模型以及基于Delta-正态模型计算所得的VaR值了进行比较.这种方法克服了厚尾分布的VaR计算的困难.     

政府参与下双元创新驱动的经济高质量发展

通过分析政府参与、双元创新的平衡与交互两个维度对经济高质量发展的影响机制,构建政府参与、双元创新与经济高质量发展三者之间的模型,并采用2001—2018年中国31个省(自治区、直辖市)的相关数据进行分析,以探究中国经济进入新常态后如何通过双元创新推动经济高质量发展.得出以下结论:整体上,双元创新的平衡与交互两个维度均能推动经济高质量发展,政府参与在双元平衡推动经济高质量发展的过程中起正向调节作用;分地区样本表明,东中西部之间呈现差异性.在此基础上,提出推动经济高质量发展的相关建议.     

国家创新体系协同学习的一个分析框架

运用归纳的研究方法对国家创新体系协同学习的概念、绩效维度进行分析,基于制度安排和外部资源寻求的分类特征对国家创新体系中的学习类型进行探讨;运用信任理论,从信任产生的原因出发,结合静态分析和动态分析,对国家创新体系中的信任进行分析;借鉴组织社会资本理论,运用演绎的研究方法对社会资本嵌入的国家创新体系的学习效率提升进行理论推导;运用复杂自适应理论和信号传递理论分析国家创新体系学习的复杂适应性特征和核心支撑,为国家创新体系的学习机制的形成提供重要理论基础支持;基于重要对象分析选择,结合国家创新体系组织学习的研究成果,总结推导国家创新体系的学习过程,并对学习策略进行探讨.     

基于利益相关者的经营者评价模式研究

在以股东价值最大化为经营目标的委托代理模式下，经营者的评价忽视了相关利益者对企业价值的贡献，而考虑相关利益者对经营者地评价能更好地激励经营者实现企业价值的最大化，本文通过设计基于利益相关者的评价体系，为我国经营者的选聘和考核提供有益的借鉴。