深圳市上市企业发展问题研究

上市企业作为区域经济发展的标杆和生力军,是拉动区域经济增长和提升核心竞争力、影响力、辐射力的中坚力量。据此,本文采用2016-2018年深圳市境内上市企业的披露数据,围绕区域分布、创富能力以及研发实力等分析深圳境内上市企业的基本情况和特征,由此展开分析与探讨,为培育和发展上市企业具有一定的现实意义和指导作用。

基于主体观点决策评估方法的城市更新公共政策评估研究——以深圳市城中村历史遗留违法建筑治理实施办法为例

多元利益主体的博弈是困扰当前城市规划与发展的难题,特别是在城市更新这类利益对峙较为尖锐的领域,触动深层次利益格局的公共政策往往会引发强烈的社会反应,因此采用合适的决策分析工具预先化解其中的社会风险具有重要意义。文章运用主体观点(S-CAD)决策评估方法,发挥其具有鲜明理性逻辑及便于优化平衡各方诉求的特点,对深圳市近期出台的城中村历史遗留违法建筑治理政策进行了评估分析,从主导观点和相关观点的不同立场对该政策的实施效应(一致性)、效率(充要性)和可行性(依赖性)等方面进行研究,分析了政府、违法建筑权利人、村集体等多元主体之间的矛盾与博弈,并预测了其实施的效果,进而为决策部门提供了修改完善的相关建议。

深圳创新效率评价及影响因素研究

创新效率在一定程度上能反映地区科技创新资源配置和运营情况,为更好地了解深圳创新效率发展情况,文章采用DEA模型测算其创新效率,并在此基础上,利用最小二乘法构建回归模型探究其影响因素。结果发现,深圳整体的创新效率保持较高的水平,且主要受规模效率影响。经济环境对创新效率增长有显著的正向促进作用,产业结构对创新效率增长有明显的负向抑制作用,其他因素对创新效率增长的影响则有较大的差异。

提高最低工资对城乡居民工资性收入的影响研究--以杭州为例

文章分析了最低工资的提高对居民工资性收入的影响，并以杭州为例利用城乡混合数据实证检验了最低工资对城乡居民工资性收入的影响，结果显示最低工资对城乡居民收入的提高都有促进作用，但是对城镇居民的影响要小于对农村居民的影响，所以用最低工资制度是缩小城乡收入差距的有效工具之一。

基于季节分解和神经网络的物流预测混合模型

考虑到物流行业具有周期性和随机性等特征,文章提出了基于季节分解和神经网络的的物流预测混合模型。该模型结合了统计方法对季节和趋势等确定性因素的简洁刻画能力,以及神经网络模型对随机因素的强大非线性拟合功能,极大地提高了物流货运量的预测准确性。实证结果表明:与线性回归模型、ARIMA模型和支持向量机相比,混合模型对于铁路货运量的预测误差最小,准确度最高。

基于半参数广义可加模型的中国股市影响因素分析

文章分析了经济增长、通货膨胀、货币政策、汇率变化和美国股市收益率等宏观经济因素对股票收益产生影响的机制,并用半参数广义可加模型(GAM)进行了实证检验。结果表明美国股市对中国股市收益率有线性的正向影响;通货膨胀、狭义货币增长率和汇率变化对其有非线性影响。较低的通货膨胀率能促进股市上涨;人民币升值在汇率改革初期对股市影响较大,后面影响逐渐减小;狭义货币增长量对股市影响较温和。

基于ARFIMA-FIGARCH模型的利率市场风险度量

随着中国利率市场化改革的加速,利率市场的风险管理问题引发了广泛的关注,作为筹集短期流动性资金的主要工具,同业拆借利率(Shibor)逐渐成为各金融机构决策参考的基准利率。在传统的ARMA-GARCH模型的基础上,引入Hurst指数捕捉Shibor的分形特征,使用扩展后的ARFIMA-FIGARCH模型对Shibor的隔夜和7日利率收益率的VaR进行度量和回测检验。结果显示:隔夜和7日利率收益率都具有反持续性,即收益率过去是上升趋势,则未来倾向于下降;考虑分形特征的ARFIMA-FIGARCH模型,比原模型对Shibor的度量更准确;在同业拆借市场中,Ged分布是解释多头VaR的理想选择,而正态分布是解释空头VaR的理想选择。

最低工资标准的适度性检验——以浙江省为例

本文以贫困居民的消费支出为出发点,先利用比重法和扩展的线性支出系统法测算了浙江省省级层面的最低工资标准,然后利用灰色关联分析、随机森林回归和LASSO回归方法挑选出五个比较重要的对最低工资标准有影响的变量,利用这些变量计算浙江省11个地区的横向调整系数,使之与省级标准理论值相乘得到各地区最低工资标准。结果显示,不管是省级层面还是各地区,浙江省执行的实际值比计算出的理论值低,即不能满足低收入人群的发展需要。

变革型领导行为与员工的变革态度:变革图式和不确定性感知的作用

采用问卷调查法对处于变革执行期的18家企业442名员工进行调查,研究结果表明,领导者表现出变革型领导行为能通过改变员工对变革重要特征和变革效价的评估影响员工的变革态度,但这一影响会受到员工对变革过程中不确定性感知的影响。因此,领导者在推进变革的过程中应注意通过愿景激励、德行垂范等增强员工对变革的理解,还应注意规避与变革相伴而生的不确定性的消极影响,从而降低变革过程中来自员工层面的阻力。

城市设计管控视角下我国住区的问题与思考

当下,我国住区建设面临着新时代要求下的"品质挑战"。立足城市设计管控的视角,以其特有的空间整体观、公共利益观和综合效益观为标准,本文采用"全过程"的分析框架,深入审视我国住区的现实,提出调查评价市场化、设计构想利益化、方案设计程式化、实施管理指标化和信息反馈物业化是住区在城市设计管控"三观"下存在的问题,其成因在于调查评价欠缺在地引导、设计构想轻怠共识建构、方案设计编制依据单一、实施管理法定精度不足、信息反馈修复机制待立。基于这一视角的分析也进一步为解决问题提供了新的应对路径。

基于变量选择和遗传网络规划的期货高频交易策略研究

高频交易在当前国际金融市场上炙手可热,股指期货的推出、融资融券和转融通业务的开通,使得我国高频交易市场初现端倪。本文立足于我国金融衍生品市场的现状提出了基于LASSO变量选择方法和遗传网络规划的期货高频交易策略。该策略首先使用LASSO从众多技术指标中,选出极少数最有效的指标作为判断函数,然后通过一种进化算法遗传网络规划来搜索合适的买点和买点,从而构建交易策略,并以黄金、铝和橡胶期货的5分钟高频交易数据为例进行回测检验。结果显示:第一,与最优子集法相比,LASSO方法在不降低预测精度的情况下,选出的指标数量最少,且均集中在趋势指标和震荡指标中。第二,通过结合遗传网络规划模型与Q强化学习法,搜索效率得到了显著提高,构建出适合于衍生品市场的简洁有效的交易策略,且在不同品种的期货交易中均超越了"买入并持有"策略,并获取超额收益,在量化投资领域充分体现了实践价值。

基于LASSO和神经网络的量化交易智能系统构建——以沪深300股指期货为例

本文立足于我国金融市场的现状提出了基于LASSO方法和神经网络模型的量化交易智能系统。该系统首先使用LASSO方法从众多技术指标中选出极少数最有效的指标作为输入变量,然后通过神经网络方法来搜索最优的交易规则,并以沪深300股指期货为例进行回测检验。结果显示:第一,与AIC和BIC回归模型相比,LASSO选出的变量少、预测高、且稳健性强;第二,经过神经网络的优化,交易系统的收益率和风险控制能力都得到了显著提高;第三,即使在考虑交易成本的前提下,该系统也可以获取超额收益。

“水案”中国的治理性失衡——以漳河上游流域的村落水纠纷为例

水与土都是农业社会的核心资源。由于土的固定性以及长在土里的庄稼无法移动,从事农业生产的人也被固定在土地之上,费孝通据此提出"乡土中国"的理论。而由水的流动性引发的是人与人之间的合作或者冲突,围绕水的利用可能形成一整套勾连国家与社会、历史与现在的社会文化关系。置于乡村社会的"平常-非常"这一框架下,考察分析漳河上游流域、河北省与河南省交界的两个村落间的争水纠纷:在平常的日子里,西山村与东平村的人们通过多种方式形成多样的社会交往,村庄的边界隐于背后;在村落间由于争水而发生纠纷的"非常"状态之下,村落的边界一方面向彼此闭合,一方面向国家力量开放。在此过程中,村落内部并不是同质的,政治精英的个人意愿与实践、政治精英之间以及政治精英与普通村民之间的互动都对国家力量进入乡村的方式形成影响。村落再次由"非常"回归到"平常"后,在非常状态下得以进入乡村的国家权力被村落政治精英以不同的方式进行转化与应对。村庄同时也面临着城镇化与现代化的冲击。国家治理事业原初的目的是改善人们的生活,但因为当地人的实践,从上而下的、设计相对单一的治理方式在实际上带来的结果是两个村落之间的动态平衡被打破。而这种"治理性失衡"即原博士论文题目中"伤"字的含义。