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1.
通过构建机构持股持续性指标体系,从四个维度全面研究机构持股持续性对上市公司业绩及风险的影响.整体来看,机构持股比例和持股稳定性的提升显著提高了公司业绩并降低了风险,反之则相反;机构持股期限与公司业绩仅呈很弱的显著负相关,导致这一异象的原因是:机构持股期限仅是一种表象,其背后隐含的是机构频繁换股的"散户化"行为及其不同的利益诉求带来了摩擦,加剧了公司经营决策和管理的不确定性,使公司业绩下降.分组研究显示:机构持股对公司业绩及风险的影响存在异质性;机构投资者只有秉持长期价值投资才利于公司业绩的提升,而以短期投机为目的的机构投资者对公司发展有害无益;机构持股稳定性越高,越有利于降低公司业绩风险;在机构持股比例高且持股期限长的公司中,机构持股比例与期限的协同效应越强,对公司业绩的改善作用越大,反之越小;在机构低比例持股的公司中,机构持股稳定性的提升对降低公司业绩风险的作用大于机构高比例持股的公司中对应的作用.  相似文献   
2.
广义U过程的Bootstrap逼近   总被引:1,自引:0,他引:1  
张涤新 《科学通报》1994,39(14):1249-1249
Nolan和Pollardl得到了U过程的中心极限定理,本文使用Efron的Bootstrap方法,得到了广义U过程的Bootstrap逼近.假设{X_(i,j):1≤j≤n_i,1≤i≤K}是概率空间(Ω,(?),p)上的d维独立随机向量序列,满足:X_(il,… ,x_(in)_i.i.d.~P_i,假定P(in)_i是X_(il),X(in)_i对应的经验概率测度,1≤i≤k.取整数m_i≥1和l_i,  相似文献   
3.
经验过程的随机加权逼近及其应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
张涤新 《科学通报》1994,39(24):2232-2232
本文得到了有界函数的指标集上经验过程的随机加权逼近,给出了该过程的强一致收敛速度.在对总体的多元未知分布无任何限制的条件下,给出了多元Von Mises型泛函统计量及其投影寻踪(PP)的随机加权逼近,这一结果对上述统计量的Bootstrap逼近亦成立.  相似文献   
4.
5.
本文研究SDR权重对入篮国家及周边经济的影响,发现:SDR权重增加有利于成员国经济增长及其抗风险能力的提高,出口增长,固定资本形成额增长和外汇储备份额增长可促进其经济增长,反之亦然;欧元区,英国和日本的经济波动风险均大于其所在区域的非成员国的对应风险;美国的经济波动风险不仅低于其它SDR成员也低于非成员国,证实了美元霸权的存在,给出了美国利用其经济霸权,将经济风险转嫁给其它SDR成员国和非成员国的证据.SDR成员的货币权重与经济增长在危机前无显著相关性,在危机后显著正相关.此外,日本和欧元区SDR权重增加将促进其经济增长,而提高英国SDR权重无助其经济增长且会抑制欧元区经济发展.日本滞后期的SDR权重增加将促进其经济增长,而美国滞后期的SDR权重增加将使其经济增长受阻.最后,对人民币加入SDR带来的机遇,风险与挑战进行了分析.  相似文献   
6.
设{Xn}是概率空间(Ω,Γ,P)上的随机向量序列,I是{Xn}对应经验过程的可测函数指标集合.有关函数指标集合上经验过程的概率指数不等式研究一直被条件supf∈If≤M,M>0所限制,以致对应的经验过程不能包含象样本均值和样本方差等常用的统计量,这使经验过程概率指数不等式的应用受到了极大的限制.记L4(P)={f:Ef4(Xi)<∞,i≥1,f(.)是Borel可测的实函数},在IL4(P)和独立不同分布的样本条件下,无界函数指标集I上经验过程的概率指数不等式被研究.利用一种新的对称化思想和一种新的截割概率空间的方法,无界函数指标集I上经验过程的概率指数不等式被给出.这些不等式与定理Ⅱ.33[1]以及文献[2~4]等中关于有界函数指标集上经验过程的概率指数不等式有着本质的区别.  相似文献   
7.
8.
设F是一个有界或无界的函数指标集。对几乎所有的样本序列,函数指标集上贝叶斯自助经验过程(BBEP)条件地依分布收敛到一个P-桥过程,即:在同一指标集上,BBEP和经验过程几乎肯定地有相同的极限分布。因此能够使用BBEP支模拟经验过程。  相似文献   
9.
本文研究了样本函数的密度核估计一致强相合性。改变了窗宽条件,扩大了核估计的适用范围。  相似文献   
10.
设 X_1,X_2,…,X_n,i.i.d.是具有概率密度函数 f(x)的随机变量,定义(x)=(na_n(x))~(-1)K((X_i-x)/α_n(x)),n≥1。本文中,我们在某些紧集 B 上讨论了了(x)一致强收敛于 f(x)的速度.若{c_n}是任意一个趋于无穷的数列,我们得到:c_n~(-1)(n/logn)~(m/(2m 1))|~n(x)-f(x)|→0,α.e.n→∞.  相似文献   
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