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Electricity price forecasting using generalized regression neural network based on principal components analysis 被引量:1
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作者 牛东晓 刘达 邢棉 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2008年第S2期316-320,共5页
A combined model based on principal components analysis (PCA) and generalized regression neural network (GRNN) was adopted to forecast electricity price in day-ahead electricity market. PCA was applied to mine the mai... A combined model based on principal components analysis (PCA) and generalized regression neural network (GRNN) was adopted to forecast electricity price in day-ahead electricity market. PCA was applied to mine the main influence on day-ahead price, avoiding the strong correlation between the input factors that might influence electricity price, such as the load of the forecasting hour, other history loads and prices, weather and temperature; then GRNN was employed to forecast electricity price according to the main information extracted by PCA. To prove the efficiency of the combined model, a case from PJM (Pennsylvania-New Jersey-Maryland) day-ahead electricity market was evaluated. Compared to back-propagation (BP) neural network and standard GRNN, the combined method reduces the mean absolute percentage error about 3%. 展开更多
关键词 ELECTRICITY PRICE forecasting GENERALIZED regression NEURAL NETWORK principal COMPONENTS analysis
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Recovering implied risk-neutral probability density function using SVR
2
作者 胡小平 崔海蓉 +1 位作者 朱丽华 王新燕 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2010年第3期489-493,共5页
Using support vector regression (SVR), a novel non-parametric method for recovering implied risk-neutral probability density function (IRNPDF) is investigated by solving linear operator equations. First, the SVR p... Using support vector regression (SVR), a novel non-parametric method for recovering implied risk-neutral probability density function (IRNPDF) is investigated by solving linear operator equations. First, the SVR principle for function approximation is introduced, and an SVR method for solving linear operator equations with knowing some values of the right-hand function and without knowing its form is depicted. Then, the principle for solving the IRNPDF based on SVR and the method for constructing cross-kernel functions are proposed. Finally, an empirical example is given to verify the validity of the method. The results show that the proposed method can overcome the shortcomings of the traditional parametric methods, which have strict restrictions on the option exercise price; meanwhile, it requires less data than other non-parametric methods, and it is a promising method for the recover of IRNPDF. 展开更多
关键词 support vector regression option prices implied risk-neutral probability linear operator equation non-parametric method
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Pricing European Options Based on a Logarithmic Truncated t-Distribution
3
作者 Yingying Cao Xueping Liu +1 位作者 Yiqian Zhao Xuege Han 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2023年第5期1349-1358,共10页
The t-distribution has a “fat tail” feature, which is more suitable than the normal probability density function to describe the distribution characteristics of return on assets. The difficulty of using t-distributi... The t-distribution has a “fat tail” feature, which is more suitable than the normal probability density function to describe the distribution characteristics of return on assets. The difficulty of using t-distribution to price European options is that a fat tail can lead to a deviation in one integral required for option pricing. We use a distribution called logarithmic truncated t-distribution to price European options. A risk neutral valuation method was used to obtain a European option pricing model with logarithmic truncated t-distribution. 展开更多
关键词 Option pricing Logarithmic Truncated t-Distribution Asset Returns risk-neutral Valuation Approach
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白条猪价格预测模型构建 被引量:2
4
作者 刘合兵 华梦迪 +1 位作者 席磊 尚俊平 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期123-131,共9页
【目的】增强农产品价格预测准确度,为农产品价格的有效预测提供参考。【方法】以河南省白条猪每周平均批发价格为研究对象,提出一种基于序列分解、主成分分析和神经网络(CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM)的白条猪价格预测方法。首先,使用自适应... 【目的】增强农产品价格预测准确度,为农产品价格的有效预测提供参考。【方法】以河南省白条猪每周平均批发价格为研究对象,提出一种基于序列分解、主成分分析和神经网络(CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM)的白条猪价格预测方法。首先,使用自适应白噪声完全集合模态分解方法(CEEMDAN)对白条猪价格序列进行分解;其次,选用皮尔逊相关系数筛选影响价格波动的相关因素;再次,利用主成分分析(PCA)对影响因素及分解得到的子序列降维处理并作为原始价格序列的特征值,并行输入到作为编码器的卷积神经网络(CNN)中进行特征提取;最后,引入长短期记忆网络(LSTM)作为解码器输出得到预测结果。将该方法应用于河南省白条猪每周平均价格数据,与LSTM、门控循环单元(GRU)、CNN、基于卷积的长短期记忆网络(ConvLSTM)模型进行比较。【结果】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM组合模型预测方法得到的平均绝对误差分别降低了44.95%、27.30%、28.13%、43.17%。【结论】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM模型对于河南省白条猪市场价格的预测性能更优,有助于相关部门针对河南省白条猪价格波动做出科学决策。 展开更多
关键词 价格预测 自适应白噪声完全集合模态分解 主成分分析 神经网络 组合模型
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The Causes of Hiking Ethiopian Consumer Prices
5
作者 Kedir Bekeru Genemo 《Macro Management & Public Policies》 2023年第1期57-71,共15页
A growing consumer price is creating instability in the macroeconomic environment and hinders the consumption level of especially the poor society.This paper then explored the major causes of such increasing consumer ... A growing consumer price is creating instability in the macroeconomic environment and hinders the consumption level of especially the poor society.This paper then explored the major causes of such increasing consumer prices using Ethiopian cases.Using data from the National Bank of Ethiopia from 1982/1983 to 2019/2020,it condensed the information of monetary sector,external sector and fiscal sector variables to a small set to estimate the causes of Ethiopian consumer price hiking using the ARDL model.The factors determining consumer price differ from food to non-food.The most important factors determining food price are price expectation and fiscal factors.On the other hand,the main determinant of non-food consumer prices is the fiscal factor.The author also found evidence of fiscal factors and price expectation effects on general consumer prices.Therefore,to contain the rise in consumer prices,it needs to exercise conservative fiscal stances,which require minimizing deficit financing,reducing the import tax rate and reducing domestic indirect tax rates such as excise tax and value added tax on basic consumer goods and services.Moreover,sound government policies are essential to address inflation anticipations(providing information for society about the future of inflation)to change public opinion. 展开更多
关键词 Price inertia External factor Grain price Fertilizer price principal component analysis
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市场情绪与基金投资策略:迎合还是修正?
6
作者 王健 易尚昆 +1 位作者 蒋忠中 秦绪伟 《管理科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期112-132,共21页
基金投资策略选择是学术界、监管者和市场参与者共同关注的焦点.本文根据行为资产定价理论将基金投资策略量化为组合收益的市场情绪敏感度,首次在微观层面对其按照市场状态分类界定为迎合情绪策略与修正情绪策略,通过理论模型和实证检... 基金投资策略选择是学术界、监管者和市场参与者共同关注的焦点.本文根据行为资产定价理论将基金投资策略量化为组合收益的市场情绪敏感度,首次在微观层面对其按照市场状态分类界定为迎合情绪策略与修正情绪策略,通过理论模型和实证检验探究基金的投资策略选择对其流量、风险和经理努力程度产生的系统影响,从行为委托代理视角剖析基金业绩的影响机制.研究发现:基金采取迎合策略时,对投资者特别是个体投资者更有吸引力,但会对投资者利益造成隐性侵害,表现为基金未来的风险增大、收益降低,且基金经理在无需付出更多努力的情况下可获得更高报酬.进一步分析表明,基金经理为取悦投资者的消极放任行为是其业绩表现不佳的重要原因;基金采取修正策略时,产生的系列影响则完全相反.本研究为中小投资者的投资实践、基金治理与监管,及解释基金市场异象提供了新的思路与启示. 展开更多
关键词 市场情绪 基金投资策略 行为资产定价 行为委托代理
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不对称信息下的提成制销售激励合同设计
7
作者 陈植元 张蕊 段婷婷 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2024年第2期93-100,共8页
代理商销售模式下,不对称信息对制造商产品定价与销售合同设计的影响越来越不容忽视。本文基于委托代理模型,分别构建了两种信息情况下提成制激励合同模型,对比分析了信息不对称下产品定价与代理商提成的关系,以及信息不对称对代理商收... 代理商销售模式下,不对称信息对制造商产品定价与销售合同设计的影响越来越不容忽视。本文基于委托代理模型,分别构建了两种信息情况下提成制激励合同模型,对比分析了信息不对称下产品定价与代理商提成的关系,以及信息不对称对代理商收益、制造商利润的影响。研究发现,制造商最优定价与高需求实现概率和努力成本密切相关,当高需求市场实现概率较小且努力成本较高时,制造商将放弃对代理商的激励,并设定较低产品价格。当制造商激励代理商努力时,不对称信息有利于提高代理商期望收益,但会降低制造商期望利润,不影响价格高低。此外,不对称信息会缩小制造商可接受的努力成本区间,当代理商努力成本较大时,制造商会因薪酬支出过高而放弃对代理商的激励,而不对称信息使得代理商薪酬进一步提高,使得制造商更倾向于不激励代理商努力,相应定价也随之降低。 展开更多
关键词 委托代理 不对称信息 激励合同 产品定价 提成制
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会计信息质量对股价崩盘风险的影响研究
8
作者 郭潇姣 贺炳旭 冯来强 《科技和产业》 2024年第2期117-123,共7页
以2017—2021年中国上市公司为研究样本,探究会计信息质量对公司股价崩盘风险的影响。研究发现,会计信息质量越高,公司所面临的股价崩盘风险就越低。主要通过降低公司内部人与外部投资者之间的信息不对称程度,缓解了管理者对外隐瞒坏消... 以2017—2021年中国上市公司为研究样本,探究会计信息质量对公司股价崩盘风险的影响。研究发现,会计信息质量越高,公司所面临的股价崩盘风险就越低。主要通过降低公司内部人与外部投资者之间的信息不对称程度,缓解了管理者对外隐瞒坏消息的倾向降低股价泡沫发生的可能性。从管理者代理的视角出发,发现管理费用越高,会计信息质量对股价崩盘风险的抑制作用越显著。 展开更多
关键词 会计信息质量 股价崩盘风险 信息不对称性 委托代理
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关于影响房地产价格的动态因子模型研究
9
作者 王童 韩俊宇 《建筑经济》 2024年第S01期521-525,共5页
基于主成分分析,通过预设的经济和金融变量,本文构建一个动态因子模型对深圳房地产价格结构变化进行实证检验。研究发现,在样本期内解释房地产价格波动因子的权重发生变化,且近几年的变化尤为显著,动态因子模型随时间推移仍能得出较好... 基于主成分分析,通过预设的经济和金融变量,本文构建一个动态因子模型对深圳房地产价格结构变化进行实证检验。研究发现,在样本期内解释房地产价格波动因子的权重发生变化,且近几年的变化尤为显著,动态因子模型随时间推移仍能得出较好的解释效果。 展开更多
关键词 房地产价格 主成分分析 动态因子模型 价格结构突变
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基于PCA-BPNN算法的房价预测应用研究
10
作者 张璐璐 麻晓敏 +1 位作者 王星月 孙俊杰 《长春工程学院学报(自然科学版)》 2024年第2期114-118,共5页
房价是影响人民生活幸福指数的重要因素,因此合理地进行房价预测意义重大。以经典预测数据集——波士顿房价数据集为例,提出一种基于主成分分析(PCA)的3层BP神经网络模型的改进算法PCA-BPNN来进行房价预测。在对数据集进行数据标准化处... 房价是影响人民生活幸福指数的重要因素,因此合理地进行房价预测意义重大。以经典预测数据集——波士顿房价数据集为例,提出一种基于主成分分析(PCA)的3层BP神经网络模型的改进算法PCA-BPNN来进行房价预测。在对数据集进行数据标准化处理和主成分分析降维的基础上,通过调整BP神经网络模型的隐含层神经元数、学习次数等参数来优化预测模型。最后,利用MATLAB对数据进行仿真试验。试验结果表明,提出的模型预测准确率较改进前的BP神经网络模型有所提升,提升幅度最高可达90.4772%。 展开更多
关键词 BP神经网络 房价预测 数据预处理 主成分分析 累计贡献率
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Impacts of the Minimum Purchase Price Policy for Grain on the Planting Area of Rice in Hubei Province Based on a Mixed Linear Model
11
作者 Xiaoyin WANG Jun WANG 《Asian Agricultural Research》 2016年第8期12-17,共6页
Impacts of the minimum purchase price policy for grain on the planting area of rice in Hubei Province were analyzed based on a mixed linear model.After the indicator system containing the minimum purchase price policy... Impacts of the minimum purchase price policy for grain on the planting area of rice in Hubei Province were analyzed based on a mixed linear model.After the indicator system containing the minimum purchase price policy and other factors influencing the planting area of rice was constructed,principal component analysis of the system was conducted,and then a mixed linear model where the planting area of rice was as the dependent variable was established.The results show that after the exclusion of the interference from other factors,the minimum purchase price policy for grain had a positive impact on the planting area of rice in Hubei Province.That is,the minimum purchase price policy significantly stimulated the growth of rice planting area in Hubei Province. 展开更多
关键词 The minimum purchase price Rice in Hubei Province Planting area principal component analysis Mixed linear model
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碳价波动因素对企业技术创新影响研究——基于林业上市公司的实证分析 被引量:1
12
作者 马倩茹 许向阳 《林业经济》 北大核心 2023年第1期5-19,共15页
随着“双碳”目标的提出,我国生态文明建设进入以降碳为重点战略方向阶段,而企业技术创新对促进我国产业结构的优化和转型尤为重要。碳市场是碳配额和碳汇交易的结合,我国碳市场的建立与发展对企业绿色转型的重要性逐渐显现。文章在波... 随着“双碳”目标的提出,我国生态文明建设进入以降碳为重点战略方向阶段,而企业技术创新对促进我国产业结构的优化和转型尤为重要。碳市场是碳配额和碳汇交易的结合,我国碳市场的建立与发展对企业绿色转型的重要性逐渐显现。文章在波特假说和创新补偿效应理论基础上,对2014-2021年62个林业上市公司的493个样本数据,采用主成分分析法测度林业企业技术创新水平,并通过面板固定效应模型进行回归,在微观层面探讨碳价波动影响因素对林业企业技术创新的影响。研究结果表明:(1)国际碳价和汇率均在1%的显著性水平上显著促进林业企业技术创新,即国际碳价和汇率对林业企业技术创新的影响系数分别为0.01和0.28。(2)煤炭和国内经济发展水平对林业企业技术创新影响并不显著。(3)由于区域发展差异,汇率对深圳市影响程度更高,在1%的显著性水平上显著,对湖北省则在5%的显著性水平上显著,汇率对深圳市企业技术创新水平影响系数比湖北省多0.17;第二产业产值占比对湖北省影响更大,在5%的显著性水平上显著,对深圳市影响不显著。文章提出3点政策启示:(1)完善碳市场机制,减小外部影响;(2)激励企业创新,加快清洁能源开发利用;(3)优化产业结构,实现绿色低碳转型。 展开更多
关键词 波特假说 碳价波动 林业企业 技术创新 主成分分析
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基于KPCA-BP神经网络与GC-MS图谱的白酒价格预测技术 被引量:2
13
作者 崔安乐 陈明举 +1 位作者 熊兴中 郑佳 《中国酿造》 CAS 北大核心 2023年第7期179-184,共6页
为实现对白酒价格的准确预测,采用气相色谱-质谱(GC-MS)技术对白酒样品的挥发性风味成分进行测定后选择对不同档次白酒样品有显著差异的微量成分,分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(KPCA)对GC-MS图谱数据进行降维处理,再将降维后... 为实现对白酒价格的准确预测,采用气相色谱-质谱(GC-MS)技术对白酒样品的挥发性风味成分进行测定后选择对不同档次白酒样品有显著差异的微量成分,分别采用主成分分析(PCA)与核主成分分析(KPCA)对GC-MS图谱数据进行降维处理,再将降维后的数据送入到反向传播(BP)神经网络实现价格预测。结果表明,不同档次白酒样品检测出27种挥发性风味成分,其中,酯类8种,醇类9种,酸类9种以及醛类1种;除对不同档次白酒样品无显著性差异的微量成分丁酸乙酯、正己酸乙酯、丙醇、正丁醇、异戊醇和己酸外,采用PCA和KPCA对21种挥发性风味成分进行特征提取。结果表明,PCA前3个主成分累计方差贡献率达87.38%,KPCA前3个核主成分累计方差贡献率达90.02%,KPCA对3种档次白酒在三维空间上有良好的区分度,更能实现白酒特性的准确表达;KPCA-BP神经网络对中、高端白酒预测误差为5%,而PCA-BP神经网络预测误差为15%;白酒价格预测模型验证结果表明,KPCA-BP神经网络方法比PCA-BP神经网络预测的价格更准确,PCA-BP准确率为86.89%,KPCA-BP神经网络准确率达到92.96%。 展开更多
关键词 白酒价格预测 GC-MS图谱 主成分分析 核主成分分析 BP神经网络
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基于主成分分析的LSTM神经网络聚乙烯价格预测研究
14
作者 相广俐 李林 《计算机时代》 2023年第3期67-70,75,共5页
聚乙烯(Polyethylene,PE)是大宗商品中化工产品的重要组成部分,准确预测其价格具有重要意义。使用基于主成分分析的长短期记忆神经网络(PCA-LSTM)模型,实现聚乙烯价格的预测。首先通过Pearson相关性分析对聚乙烯价格影响因素进行研究和... 聚乙烯(Polyethylene,PE)是大宗商品中化工产品的重要组成部分,准确预测其价格具有重要意义。使用基于主成分分析的长短期记忆神经网络(PCA-LSTM)模型,实现聚乙烯价格的预测。首先通过Pearson相关性分析对聚乙烯价格影响因素进行研究和选择,其次利用主成分分析对其降维构建影响因素体系,最后建立LSTM神经网络模型进行预测。与SVM、XGBoost模型预测结果做对比,结果表明,该模型对聚乙烯价格的预测效果更好。 展开更多
关键词 价格预测 LSTM神经网络 主成分分析 聚乙烯
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价格机制如何导致了工作时间延长——论分段计价模式的理论与应用优势
15
作者 樊增增 王鲁智 《中国劳动》 2023年第1期23-40,共18页
本文认为工作时间延长未必全部来自于已有研究指出的强制劳动或由低工资导致的为了增加收入而不得不劳动,还可能来自于特殊的工资计算方式,本文称之为“分段计价工资模式”。本文通过理论分析探究了分段计价模式在激励雇员工作、筛选更... 本文认为工作时间延长未必全部来自于已有研究指出的强制劳动或由低工资导致的为了增加收入而不得不劳动,还可能来自于特殊的工资计算方式,本文称之为“分段计价工资模式”。本文通过理论分析探究了分段计价模式在激励雇员工作、筛选更加努力的雇员等多方面的优势,并指出这实际上是一种保证金制度。其次,通过分析企业A生产线工人的薪酬案例,本文发现,正是这一工资计算模式导致了存在普遍的工作时间延长现象。本文从工资机制设计的视角为其提供了一种新的经济学解释,从而为应对劳动者普遍工作时间延长、不利于健康中国建设的问题提供新的解决思路。 展开更多
关键词 委托代理 分段计价模式 损失-挽回 工作时间延长
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基于BP神经网络的核电工程人工单价预测研究
16
作者 徐婧 黄骏 +1 位作者 裴丽倩 卞逢源 《山西建筑》 2023年第16期184-187,198,共5页
核电工程人工单价是计算核电项目直接人工费的重要依据,是造价工作中建安成本测算的核心要素。为科学预测核电工程人工单价,首先分析影响核电工程人工单价的因素指标,通过主成分分析法提取关键影响因素,在此基础上,构建BP神经网络预测模... 核电工程人工单价是计算核电项目直接人工费的重要依据,是造价工作中建安成本测算的核心要素。为科学预测核电工程人工单价,首先分析影响核电工程人工单价的因素指标,通过主成分分析法提取关键影响因素,在此基础上,构建BP神经网络预测模型,并以优化的模型对2021年人工单价进行预测,预测结果为160元/工日。结果表明,该模型计算过程便捷高效,结论科学合理,可用于后续定额人工单价的测算及调整工作,具有较好的推广应用意义。 展开更多
关键词 核电工程 人工单价 主成分分析法 BP神经网络
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电力市场中的串谋溢价和串谋行为规制 被引量:19
17
作者 张粒子 张集 程瑜 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第24期61-67,共7页
对发电侧电力市场2级委托?代理机制下的发电商1类串谋子契约(即作为代理人的发电商之间的串谋行为)进行了深入研究。首先分析了发电商的串谋行为对市场溢价的影响,溢价水平与发电商联盟的市场份额成正比,与市场需求弹性成反比;然后分析... 对发电侧电力市场2级委托?代理机制下的发电商1类串谋子契约(即作为代理人的发电商之间的串谋行为)进行了深入研究。首先分析了发电商的串谋行为对市场溢价的影响,溢价水平与发电商联盟的市场份额成正比,与市场需求弹性成反比;然后分析了电网阻塞对发电商串谋的影响,指出电能输出受限的区域发生串谋的原因大多是为了防止过度恶性竞争,电能受入阻塞的区域发生串谋的原因大多是为了追求高额垄断利润;最后对我国电力市场规制串谋行为的法律依据进行了研究,提出了根据现有技术水平设计合理强度的负激励机制来有效抑制串谋行为的方法,该方法对于市场监管和运行机构均具有重要的借鉴意义。 展开更多
关键词 电力市场 串谋 委托-代理 溢价 规制
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基于销售商过度自信的定价与生产联合决策 被引量:14
18
作者 陈克贵 宋学锋 +1 位作者 王新宇 黄敏 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2016年第3期468-476,共9页
考虑由理性的制造商和过度自信的销售商所构成的供应链,研究制造商如何进行产品的生产决策及定价,并设计合适的激励机制来激励销售商努力工作。针对这一问题,提出委托代理模型并从理论上分析了销售商的过度自信程度对其努力程度,制造商... 考虑由理性的制造商和过度自信的销售商所构成的供应链,研究制造商如何进行产品的生产决策及定价,并设计合适的激励机制来激励销售商努力工作。针对这一问题,提出委托代理模型并从理论上分析了销售商的过度自信程度对其努力程度,制造商的最优期望利润、生产和价格决策以及最优激励合同的影响,进而与销售商完全理性的情形进行了对比。研究发现,随着销售商过度自信程度的增加,销售商的努力程度、制造商的最优生产和价格决策以及期望利润会越来越偏离理性时的情形。最后,通过算例对结论进行了分析验证。 展开更多
关键词 过度自信 激励合同 最优定价订量 委托代理理论
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基于PCA-BP神经网络的股票价格预测研究 被引量:30
19
作者 蔡红 陈荣耀 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第3期365-368,共4页
在股票决策问题的研究中,针对影响股票价格因素间存在高度的非线性、存在数据冗余等特征,传统股票预测方法无法消除数据之间冗余和捕捉非线性规律导致预测精度较低,为了提高股票价格预测精度,提出一个基于主成份分析(PCA)的BP神经网络(B... 在股票决策问题的研究中,针对影响股票价格因素间存在高度的非线性、存在数据冗余等特征,传统股票预测方法无法消除数据之间冗余和捕捉非线性规律导致预测精度较低,为了提高股票价格预测精度,提出一个基于主成份分析(PCA)的BP神经网络(BPNN)股票预测模型(PCA-BPNN)。首先对影响股票价格波动的各因素进行主成份分析,消除各因素之间的冗余性,降低BP神经网络的输入维数,加快BP神经网络测速度并提高预测精度,然后利用BPNN对保留成分进行建模预测。利用PCA-BPNN模型对上海证券交易所上市的首创股份(600008)经济数据进行了验证性测试和分析,结果表明,PCA-BPNN模型预测精度显著提高,是一种高效和准确的股票预测模型。 展开更多
关键词 主成分分析 股票价格 神经网络
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上市公司股价与经理人薪酬合同设计 被引量:5
20
作者 张建森 蒋露洲 《经济理论与经济管理》 CSSCI 北大核心 2002年第9期47-52,共6页
在成熟规范市场 ,由于股票价格长期看能比较准确地反映企业的市场价值 ,所以股票价格可作为经理人的长期和综合的业绩度量指标。股票价格的主要激励工具为经理人期权和限制性股权 ,期权作为股票价格的非线性合同 ,能够带来更强的激励效... 在成熟规范市场 ,由于股票价格长期看能比较准确地反映企业的市场价值 ,所以股票价格可作为经理人的长期和综合的业绩度量指标。股票价格的主要激励工具为经理人期权和限制性股权 ,期权作为股票价格的非线性合同 ,能够带来更强的激励效率 ,适用于能力较高的经理人和质量较差的项目。 展开更多
关键词 上市公司 薪酬合同设计 股票价格 委托代理 经理人 股权激励 价值转移
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