审计质量对企业投资效率的影响研究 ——基于产品市场竞争视角

基于2014—2019年我国上市公司A股的数据,通过结合市场竞争环境,研究外部审计因素对企业非效率投资现象的作用,并在区分投资不足与投资过度的企业之后对三者进行详细分析.结果表明:审计质量会积极地改善投资效率,即审计质量可以明显地减弱企业的投资过度行为和投资不足行为.同时,产品市场竞争对审计质量与投资效率的关系起到了正向的调节作用,即处于市场竞争环境激烈的公司,审计质量越高越能显著地缓解低效率投资的局面.     

系统重要性股权质押上市公司的识别——股权质押违约的系统性风险贡献度视角

股权质押风险一旦爆发呈联动效应，影响范围将迅速波及多个市场，极有可能衍生出系统性风险，对整个金融市场和实体经济带来极大危害。本文围绕股权质押违约风险在股票市场和基金市场传染的核心问题，借鉴网络科学研究工具，从关联市场视角下探索股权质押风险跨市场传染的路径和规律。首先描述了股权质押二部图网络的构建方法，利用关联网络的阈值传染模型描述证券市场和基金市场之间股权质押违约风险传染动力学；进一步收集整理2017年底沪深两市A股市场未解压股权质押数据和基金产品持股数据构建了真实的网络；最后，采用蒙特卡洛模拟技术仿真股权质押风险的传染过程，验证清盘抛售概率、平仓价等参数对风险传染范围的影响，计算每一家股权质押上市公司作为风险传染源的系统性风险贡献度，辨识出系统重要性股权质押公司。     

基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。     

基于前景理论的投资组合优化问题研究

借鉴Kahneman和Tversky提出的前景理论,从期望效用最大化的视角对风险资产进行组合投资。首先建立基于前景理论的投资组合优化模型,然后针对模型中S形价值函数在参照点的非光滑性,使用CHKS函数进行了光滑化处理;针对目标函数的非凹性,使用多初始点技术进行了处理。最后利用中国金融市场的实际数据进行了实证分析,通过设定不同参数取值,验证了前景理论对中国金融市场的适用性。     

区域知识溢出三因素的空间效应检验

将区域间的知识溢出划分为人才的流动、产品生产上的技术合作和企业家的投资三因素,选取实际经济数据,应用空间计量分析法对我国区域间的知识溢出过程进行实证研究。结果表明:产品生产上的技术合作影响最大;企业家的投资次之;人才的流动影响最小。鼓励和加大我国省际的项目合作投资与招商引资吸引外省投资创办企业以及吸引外省人才流入相比在缩小区域技术水平差距、促进区域经济均衡发展方面的作用更为明显。     

人力资本投资、双向FDI与技术进步 ——基于2004—2017年省级层面的经验证据

双向FDI提高可能会影响人力资本投资水平对技术进步的边际效应。利用2004—2017年中国省际数据研究表明：平均人力资本对技术进步不显著，高质量人力资本、科技行业人力资本应用和未来人力资本水平明显阻碍技术进步，政府人力资本投资明显促进技术进步发挥；IFDI促进技术进步，而OFDI不利于技术进步；IFDI、OFDI、IFDI与OFDI交叉项在人力资本投资对技术进步影响存在区域异质性。     

无人机复垦区植被覆盖度提取方法优选

为探寻无人机遥感对矿业复垦区域植被指数覆盖度的快速提取方法,以四川古蔺某硫磺复垦区为研究对象,通过ZC-6型无人机获取高分辨率遥感影像,采用多种植被指数计算方法作为分类器的选择,使用直方图峰谷法、基本全局阈值法及其融合方法确定图像最佳分割阈值,从而获取研究区植被覆盖度结果.结果表明:不同植被指数分类后的结果有所差异,EXG和VDVI植被指数分类后影像界定较为清晰,而NGBDI指数分类最为模糊;单一直方图峰谷法和基本全局阈值法所得分割结果不理想,而将二者融合后的阈值确定法能结合彼此的优势,弥补灰度不明显或多峰现象的缺点;植被覆盖度(FVC)提取精度显示,基于VDVI提取的人为干预条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0409和7.05％,而基于EXG提取的自然条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0366和6.94％,表明利用VDVI和EXG结合B-H融合的方法可有效用于复垦区条件下的FVC提取.     

基于大津算法和深度学习的开集声纹识别自适应阈值计算方法

针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

基于动态阈值的混凝土裂缝高抗噪提取及识别方法

针对表面布有蜂窝麻面等复杂噪声的混凝土裂缝,提出了一种基于动态阈值的混凝土裂缝高抗噪提取方法.首先,通过灰度变换、高斯滤波、信息增强等技术弱化、去除噪声,增强图像中裂缝的亮度,提高裂缝与背景的对比度;然后,采用OTSU阈值分割算法去除伪裂缝,基于裂缝与干扰噪声面积的差异,引入动态阈值,实现各类型裂缝的提取;最后,基于边缘检测和裂缝骨架细化处理,计算裂缝的长度、宽度和面积3项特征参数.基于室内实验和室外实际桥梁拍摄的4组裂缝图像结果表明,4组裂缝的平均宽度分别为2.01、1.07、1.34、0.97 mm,说明该方法适用于不同背景下各类型裂缝的提取,具有较强的鲁棒性.