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上市公司配股资金使用有效性分析
被引量:
3
1
作者
张鸣
项小海
+3 位作者
ZHANG
Ming
XIANG
xiao-hai
《上海财经大学学报》
2005年第2期3-11,共9页
本文对我国上市公司配股资金的使用情况进行分析。研究发现,配股资金的闲置对上市公司的业绩没有产生明显的影响,配股资金闲置少的公司配股后的长期会计业绩要差于配股资金闲置多的公司,而配股资金闲置少的公司配股后的长期市场业绩好...
本文对我国上市公司配股资金的使用情况进行分析。研究发现,配股资金的闲置对上市公司的业绩没有产生明显的影响,配股资金闲置少的公司配股后的长期会计业绩要差于配股资金闲置多的公司,而配股资金闲置少的公司配股后的长期市场业绩好于配股资金闲置多的公司。配股资金被大股东占用对公司的长期会计业绩与市场业绩均带来负面的影响。大股东占款多的公司配股后的长期会计业绩与市场业绩均差于大股东占款少的公司。变更配股资金投资项目对公司的长期会计业绩与市场业绩有显著的负影响。配股资金投资项目变更公司配股后的长期会计业绩与市场业绩显著差于配股资金投资项目未变更公司。
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关键词
上市公司
有效性分析
配股
资金使用
会计业绩
市场业绩
资金闲置
投资项目
大股东
使用情况
项目变更
资金投资
负影响
负面
占用
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职称材料
一种基于流形学习重建的脱机手写数字识别算法研究
2
作者
吴炜
杨晓敏
+4 位作者
何小海
陈默
邓波
Xiao-Min
xiao-hai
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1679-1684,共6页
该文针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习重建的手写体数字识别方法.该方法与传统的流行学习识别方法不同,传统的方法是先对待识别模式进行降维,然后再对降维后的特征进行分...
该文针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习重建的手写体数字识别方法.该方法与传统的流行学习识别方法不同,传统的方法是先对待识别模式进行降维,然后再对降维后的特征进行分类识别;本文提出基于重建的LLE算法(简称RLLE).该算法首先分别对每一类字符训练样本进行LLE降维,得到每一类字符降维后的向量.然后将待识别字符分别在每一类字符中进行降维,并依据该降维后的矢量在每一类中对字符进行重建.最后选取重建误差最小的为待识别的所属的类.通过对MINST字库的一系列实验表明该算法具有较高的识别率,同时该方法为手写体数字识别的研究提供了一条有效的新途径.
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关键词
流形学习
重建
脱机
手写数字识别
算法研究
Learning
based
characters
手写字符识别
手写体数字识别
降维
识别方法
MODEL
Reconstruction
novel
approach
error
analysis
writing
style
paper
MODEL
LLE
different
原文传递
题名
上市公司配股资金使用有效性分析
被引量:
3
1
作者
张鸣
项小海
ZHANG
Ming
XIANG
xiao-hai
机构
上海财经大学
出处
《上海财经大学学报》
2005年第2期3-11,共9页
文摘
本文对我国上市公司配股资金的使用情况进行分析。研究发现,配股资金的闲置对上市公司的业绩没有产生明显的影响,配股资金闲置少的公司配股后的长期会计业绩要差于配股资金闲置多的公司,而配股资金闲置少的公司配股后的长期市场业绩好于配股资金闲置多的公司。配股资金被大股东占用对公司的长期会计业绩与市场业绩均带来负面的影响。大股东占款多的公司配股后的长期会计业绩与市场业绩均差于大股东占款少的公司。变更配股资金投资项目对公司的长期会计业绩与市场业绩有显著的负影响。配股资金投资项目变更公司配股后的长期会计业绩与市场业绩显著差于配股资金投资项目未变更公司。
关键词
上市公司
有效性分析
配股
资金使用
会计业绩
市场业绩
资金闲置
投资项目
大股东
使用情况
项目变更
资金投资
负影响
负面
占用
Keywords
rights offering
uses of the capital
longrun accounting performance
longrun stock returns
分类号
F279.246 [经济管理—企业管理]
F822.0 [经济管理—财政学]
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职称材料
题名
一种基于流形学习重建的脱机手写数字识别算法研究
2
作者
吴炜
杨晓敏
何小海
陈默
邓波
Xiao-Min
xiao-hai
机构
四川大学电子信息学院图像信息研究所
出处
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第6期1679-1684,共6页
基金
四川大学青年科学研究资助项目
文摘
该文针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习重建的手写体数字识别方法.该方法与传统的流行学习识别方法不同,传统的方法是先对待识别模式进行降维,然后再对降维后的特征进行分类识别;本文提出基于重建的LLE算法(简称RLLE).该算法首先分别对每一类字符训练样本进行LLE降维,得到每一类字符降维后的向量.然后将待识别字符分别在每一类字符中进行降维,并依据该降维后的矢量在每一类中对字符进行重建.最后选取重建误差最小的为待识别的所属的类.通过对MINST字库的一系列实验表明该算法具有较高的识别率,同时该方法为手写体数字识别的研究提供了一条有效的新途径.
关键词
流形学习
重建
脱机
手写数字识别
算法研究
Learning
based
characters
手写字符识别
手写体数字识别
降维
识别方法
MODEL
Reconstruction
novel
approach
error
analysis
writing
style
paper
MODEL
LLE
different
Keywords
manifold learning locally linear embedding(LLE) handwritten character recognition nonlinear dimensionality reduction Reconstruction error
分类号
N55 [自然科学总论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
上市公司配股资金使用有效性分析
张鸣
项小海
ZHANG
Ming
XIANG
xiao-hai
《上海财经大学学报》
2005
3
下载PDF
职称材料
2
一种基于流形学习重建的脱机手写数字识别算法研究
吴炜
杨晓敏
何小海
陈默
邓波
Xiao-Min
xiao-hai
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2009
0
原文传递
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