金融环境论略

金融业的存在和发展与金融环境之间存在一个极为密切的关系 ,金融环境是金融活动发生和发展的支持系统和资源。金融环境可以被分为内在的外部性和外在的外部性这两个层次。金融环境既包括自然、经济、法律、社会政治等诸多方面 ,同时也包括金融结构、信用关系和金融监管等要素。从金融业的经营状态来判断金融环境的好坏及其变化 ,这有利于治理和保护金融环境 ,营造良好的金融环境。当前需要从法律、市场、信用和宏观经济几个方面改良金融环境。     

数字水印技术研究进展

在全面分析总结了数字水印技术的研究与进展的基础上，讨论了数字水印的各种应用，重点介绍了数字水印的研究现状，提出了数字水印下一步的研究方向。     

品牌经营是对股东权益的最好保障

作为公司管理者，在保护股东权益上，最根本的不是短期高回报，而是经营好品牌，建立在强大品牌基础之上的企业稳健发展是对股东权益的最大保障。近些年来，由于公司管理层借提高股东价值为名而进行的种种贪婪行为和丑闻的曝光，主张股东回报最大化的观点遭到了严重的打击。     

基于序化机理的稳健型股票价值投资决策——一个研究框架

面对资本市场风险加剧的现实背景,以"公司经营业绩与股票市场业绩一致趋优"为稳健型投资的核心要素,立足于区间数据表示、会计信息度量两个关键要素,开展稳健型股票价值投资的多准则决策建模研究。面向稳健型投资决策目标,提出满足"稳健性""局部性""全局性"3个特性的序化机理,围绕关键特征选择、特征评价、全序化建模的主体脉络建立系统性多准则决策方法,进而构建"稳健型股票价值投资决策"的研究框架。     

时间序列新息异常值稳健诊断新方法

文章分析了已有研究提出的时间序列新息异常值诊断法的不稳健性,并从以下两点对其进行稳健改进：一是构建稳健ARMA模型,确保基于该模型得到的残差不受异常值干扰;二是采用无偏Shamos估计量作为残差标准差σ的稳健估计量。通过以上改进,得到了新息异常值稳健诊断统计量。在模拟样本量分别为50、100、200、500,污染率分别为1%、5%、10%时比较传统诊断法与稳健诊断法的诊断效果,结果发现：传统诊断法受异常值干扰较大,在每种样本量下,随着污染率增加,诊断正确率急速下降,特别是在高污染率（10%）下,已基本无诊断力,而稳健诊断法不受异常值干扰,正确率均为100%。随后将稳健诊断法应用于金融时间序列异常值诊断,诊断结果与实际情况相吻合。     

中国工业二氧化碳影子价格的稳健估计与减排政策

二氧化碳影子价格的稳健估计是评估边际减排成本、设定环境税框架以及评价碳排放权交易体系有效程度的基础性工作。本文在采用自体抽样方法(bootstrap method)的基础上,通过构建二氧化碳影子价格的稳健估计模型,测算了中国36个工业行业1998～2011年的二氧化碳影子价格。研究结果表明:(1)在参数线性规划模型下,忽视随机因素对生产前沿的影响,会低估二氧化碳影子价格。稳健估计得到中国工业行业二氧化碳影子价格平均值为5480元/吨,远低于现有研究估计结果。(2)二氧化碳影子价格在不同行业间存在较大差异并呈扩大趋势,表明行业间存在巨大的碳排放权交易空间,但是36个行业中有越来越多的行业已经向"清洁型"生产技术转变。(3)二氧化碳边际减排成本与碳排放强度之间具有显著的"倒U形"关系,行业碳排放强度的临界值为10.37吨/万元。行业的碳排放强度控制在临界值以下时,可以实现有效减排和生产技术清洁化。(4)我国未来二氧化碳减排政策应采取数量机制和价格机制相结合的策略,价格机制控制碳排放强度较高的行业,数量机制实现行业间边际减排成本的趋同。     

基于稳健稀疏主成分的经济增长影响因素分析

从传统生产要素、制度、金融和经济结构等四个方面选取了19个影响中国经济增长的变量,运用稳健稀疏主成分方法进行实证分析。结果表明物质资本、城镇化率、金融深度、城镇居民消费结构、基尼系数、技术水平已成为促进中国经济增长的主要动力,但东、中、西部经济增长的主要影响因素互不相同。在此基础上就如何进一步促进中国经济增长和区域经济均衡发展提出了若干政策建议。     

稳健会计政策对债权人保护的原因分析

契约理论、代理理论和信息不对称理论是会计稳健性需求的理论基础,本文分别从这三个理论出发阐述了稳健会计政策对于债权人利益起到保护作用的原因.企业采用较为稳健的会计政策可以保证债务契约的执行、减少债权人与股东之间的代理成本以及降低债权人与股东之间信息不对称.     

基于稳健马氏距离的多元异常值检测

多元数据由于其复杂性而使其中的异常值检测问题成为一个研究难点.传统的多元统计方法由于受异常值影响使结果产生不稳定性.本文提出一种基于稳健马氏距离的异常值检测方法,并与其它一般的传统办法进行比较说明其优良性.     

市民购房决策模型研究

本文研究普通市民的购房决策模型。根据购房的用途区分为消费型和投资型需求,运用边际分析方法分别建立基于消费的基本模型和扩展模型,基于投资的稳健型和激进型决策模型,给出相应的结论并针对一系列的情景得出相应的决策结果,为引导市民理智消费、审慎投资提供了依据。