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1.
美国风险投资阶段后移的原因及影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章通过2 0世纪80年代来美国风险资本投资阶段后移的实证分析,指出美国风险投资阶段后移是风险投资主体构成变化、资本市场持续高涨及有限合伙的企业制度共同作用的结果。美国风险投资的投资阶段后移或商业化资本运作,不仅弱化了风险投资孵化高技术产业的产业培育功能,加剧了与传统投资方式的不公平竞争,而且催生或助长了美国新世纪伊始的经济泡沫和泡沫经济的形成。  相似文献   
2.
多阶段均值-绝对偏差投资组合优化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
建立了具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-绝对偏差投资组合模型,并利用离散近似迭代法对其进行求解.离散近似迭代法的基本思路是:将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将组合模型转化为多阶段赋权有向图;运用极大代数求出起点至终点的最长路程,获得模型的一个可行解;以可行解为基础,继续迭代直至前后两个可行解非常接近.证明了离散近似迭代法的收敛性、复杂性和线性收敛,并通过实证验证了其算法的有效性.  相似文献   
3.
构建网络经济时代的ECR营销渠道模式   总被引:5,自引:0,他引:5  
为适应网络经济时代全球化竞争的需要,我国企业必须重视研究消费者需求及其行为的变化,在改革传统营销渠道模式的基础上,应建立新的需求导向(拉动)型的ECR营销渠道模式。  相似文献   
4.
对创新的促进被认为是企业集群这种独特产业组织形式的重要优势,但少有文献关注集群内部不同主体间的创新集成问题。首先通过阐述产品创新系统化理论逻辑入手,指出企业集群的竞争优势源于集群整体资源的整合能力与协同创新;其次构建了集群协同产品创新集成实现系统,阐述了该系统的知识网络构成、过程协调和学习实现机制;最后提出基于价值创造知识网络和集群学习机制的模块化集群协同创新模式。  相似文献   
5.
新产品开发过程在本质上主要是知识管理的过程,如何提高知识的利用能力成为产品开发成功与效率的关键。本文首先界定了产品创新知识集成的概念,接着构建了知识过程与产品创新过程融合的知识集成模型,并分别从知识活动、知识内容和知识主体的角度阐述了知识集成的SCEII、TOI和MSSI模型,最后介绍了产品创新知识集成方法特点。  相似文献   
6.
在多个排污权交易者随时到达拍卖平台投标并随时离开拍卖平台的前提下,采用网上双边拍卖模式对排污权交易进行建模,并设计了一种公平、有效的拍卖机制。该机制不仅能在完全未知将来投标序列的情况下立即对当前投标做出分配和支付的决策,而且满足激励相容性、个体理性、实时出清和弱预算平衡的要求,使得排污权从治理成本低的污染者流向治理成本高的污染者,从而降低了全社会的污染治理成本。最后通过一个排污权交易的算例描述了如何实现本文提出的网上双边拍卖机制。  相似文献   
7.
运用GARCH-CVaR和GARCH-VaR方法,在不同模型、不同分布、不同置信水平的假定下,对人民币汇率风险进行测度,测度结果表明:GARCH模型的种类对CVaR和VaR的计算结果影响不明显,而分布假定和置信水平对CVaR和VaR的计算结果影响显著;同时,还对GARCH-CVaR和GARCH-VaR的风险测度效果进行了对比研究,对比结果表明:分布假定和置信水平会显著影响CVaR对VaR的改进效果.  相似文献   
8.
提出基于风险价值(VaR)约束且不允许卖空的均值-方差投资组合模型,结合序列二次规划方法和不等式组的旋转算法,计算出不同最低收益率所对应的最优投资策略。采用实例验证了上述算法的有效性,并证明在一定条件下,引入VaR约束条件可以降低投资风险。  相似文献   
9.
分别应用R/S检验、ARFIMA模型和小波方差对人民币兑美元名义汇率收益率序列的长记忆性进行检验.根据R/S统计量计算出Hurst指数为0.573 745 1,采用ARFIMA(2,d,1)模型对人民币汇率收益率序列进行拟合的效果比较好,其分数差分参数为0.145 7,利用Haar小波对人民币汇率波动绝对值收益率序列进行最大重复离散小波变换,得出其长记忆性参数为0.393 1.3种方法的研究结果均表明人民币兑美元名义汇率收益率序列存在长记忆性.  相似文献   
10.
针对标准萤火虫算法(FA)中存在的种群过早收敛、容易陷入局部最优等不足,提出一种以memetic算法为框架、将同步扰动随机逼近和萤火虫算法相结合的混合算法(FA-SPSA),即首先使用萤火虫算法对种群进行全局寻优,然后使用同步扰动随机逼近算法对选出的部分最优个体进行局部搜索,从而增强萤火虫算法跳出局部最优解的能力。通过6个标准测试函数对FA-SPSA算法的性能进行检验,并与标准萤火虫算法、果蝇算法、改进的果蝇算法等其他4种算法进行比较,结果表明,FA-SPSA算法在寻优精度、收敛速度、鲁棒性等方面的性能总体上优于对比算法。  相似文献   
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