基于折扣指数损失函数的高维异方差数据的惩罚稳健回归估计

生物医学、计量经济学和金融学领域的高维数据通常表现出异方差性,这引起了学者们极大的关注.虽然已经提出了大量方法来解决异方差或重尾误差,但是其中很多缺乏稳健的理论性质并且容易受到高杠杆点的影响.为了克服这些缺陷,本文提出了一种新的针对高维异方差数据的稳健变量选择方法.我们的方法引入了一个非对称的指数平方损失函数,且在一些弱的条件下能实现最高的渐近崩溃点.此外,所提方法具有变量选择的相合性和渐近正态性.实证结果表明我们所提的方法在各种情况下具有竞争力.特别是在高维重尾和异质性数据中存在高杠杆点时,本文的方法优于现有的其它方法.

购入带现金折扣的固定资产会计处理方法探析

购置固定资产存在现金折扣的现象在实务中常有发生。现金折扣的处理国际上常用的方法有总价法和净价法两种,本文根据企业会计准则的规定,对购入固定资产现金折扣的会计处理方法进行了说明,并指出其不足,提出应采用净价法核算固定资产现金折扣,折扣损失一律计入财务费用的观点。

跨期选择的神经机制:从折扣未来获益到折扣未来损失

跨期选择是对不同时间产生的结果进行权衡的决策过程。该过程不仅涉及到获益,往往也涉及到损失。以往对跨期选择神经机制的影像学研究主要集中在获益情境,而损失条件下的神经机制仍属未知。在本研究中,我们采用事件相关fMRI技术,通过获益和损失对称设计的两个决策任务,考察了跨期选择的神经机制。研究发现,对获得和损失进行折扣的神经机制并不对称。一般来说,当被试对未来的获得与损失进行选择时,侧额叶和后顶叶区域都发生了激活;但在折扣损失时,不仅这两个区域的脑激活更强,脑岛、丘脑、背侧纹状体等区域也显著激活。其次,如果被试需要对即刻获得选项进行选择时,后扣带回和内侧前额叶皮质都会发生激活;而在折扣损失时,前扣带回、脑岛和额上回都会发生激活。这些结果说明,人类的大脑对未来损失比对未来的获得更加敏感,而这可能是由诸如恐惧、厌恶之类的负性情绪所驱动的。这一研究结果为揭开跨期选择时间折扣的神经机制提供了新的证据。

不同现金折扣政策的定量分析

企业在销货时,对客户往往规定了一定的现金折扣政策。然而,这些政策并非一成不变,由于企业所处的经营环境经常变化,迫使企业不得不重新改变现金折扣政策,并对拟采取的不同的现金折扣政策的备选方案进行评价。虽然放宽现金折扣政策可以增加销售量,但与之相关的费用和成本也会增加。这包括:为了生产和销售更多的商品。