摘要:在线视频行业的发展产生新的盈利模式(付费会员制)与供应链模式(分账模式),以传统零售制视频平台与买断模式为核心的现有视频定价理论与方法难以指导新实践.为此，本研究探讨付费会员制视频平台在两种不同供应链模式下的定价策略，并分析其供应链模式选择策略.研究发现随着视频质量增加，付费会员制视频平台在买断模式下将依次采用“会员免费”、“会员优惠”与“对称定价”定价策略，而分账模式下仅采用“会员优惠”与“对称定价”定价策略；付费会员制视频平台的供应链模式选择策略主要由视频质量决定，质量较低(高)时，应选择买断(分账)模式.此外，研究亦发现付费会员制视频平台并不从普通用户处直接获取点播收入，且其收入结构由现有会员占比决定；分账模式在一定条件下可激励其引进高质量视频.通过将模型拓展至会员专享视频情形，研究主要结论的稳健性得到验证.本研究可为付费会员制视频平台的运营决策及在线视频行业发展提供有益管理启示.

摘要:可再生能源是实现能源转型和可持续发展的关键.然而，高比例可再生能源接入下的电力系统所面临的间歇性、波动性、以及不确定性远高于当前水平，电力供应体系的经济稳定运行遭遇巨大挑战.本研究将电力系统短期经济调度与长期产能扩张规划相结合，通过聚类和情景树技术引入可再生能源的不确定性，建立高时空分辨的电力系统随机优化模型，旨在揭示电力系统如何通过电源、电网、储能等措施的协同优化经济有效地接纳高比例可再生能源.研究结果表明，不同区域在应对风、光间歇性和不确定性方面的主要措施是有显著差异的，电力系统需协同优化风、光、煤产业布局，强化跨区消纳和调峰能力，发挥电源、电网、储能的互补优势，同时避免技术锁定效应.

摘要:国有资本布局优化调整是国有资本高质量发展的关键，但鲜有研究关注其成效.本研究以中央企业并购重组为场景，从微观层面考察国有资本布局优化的价值创造效应.研究发现，国有资本布局优化有助于提高国有资本效率，表现为价值创造效应，但这一效应仅存在于十八届三中全会全面深化国企改革之后，表明微观层面国有资本的布局优化策略从以降数量为主向新时期国有资本质量提升转变.进一步研究发现，相对于特定功能类和公共服务类国有资本，这一效应在商业类国有资本中更显著，而且中央企业通过专业化整合、控股合并实现国有资本价值创造的效应更明显.这一效应的作用路径是国有资本布局优化减少了国有资本同质化竞争和非效率投资，使国有资本聚焦核心主业、形成资源合力.本研究为理解国企改革成效提供了新视角，研究结论对于国资监管部门深化推进微观层面国有资本战略性重组实现国有经济“五力”目标具有重要的实践指导价值.

摘要:近年来国际贸易保护主义越来越严重，特别是反倾销制裁给国际贸易摩擦受害国的微观企业带来怎样的影响，这是一项值得研究的重要课题.实证研究反倾销制裁对我国上市公司现金持有政策的影响，发现反倾销制裁会降低上市公司的现金持有水平.然后分别检验现金持有的融资约束机制和公司治理机制，但没有发现这两种机制的稳健性实证证据.进一步地，基于反倾销制裁对企业投资机会的影响，提出现金持有收益与成本的权衡理论，实证结果支持这一理论.最后发现面临反倾销制裁时上市公司降低现金持有水平会显著增加上市公司价值.研究结论增加现金持有政策的国际贸易研究新视角，而且为我国企业应对国际贸易摩擦制定公司金融政策提供借鉴.

摘要:本研究构建了包含金融市场摩擦和背景风险因素的家庭资产配置模型，深入探究了收入风险与家庭风险金融资产投资行为的关系，发现收入风险的增加将显著降低家庭风险金融资产投资，并且市场摩擦和其他背景风险的上升均将加剧收入风险对家庭风险金融资产投资的负效应.同时，本研究使用中国家庭金融调查数据(CHFS)对理论模型的结果进行实证检验，以分组收入方差衡量家庭收入风险，研究结果表明家庭收入风险对风险金融资产投资具有显著负向影响；而信贷约束、社会互动与金融素养等金融市场摩擦因素均显著增强了收入风险对风险金融资产投资的负向效应；在健康、住房及工商业经营和负债等其他背景风险越高的家庭，收入风险对风险金融资产投资的负向影响更显著.

摘要:本研究基于多元化数据挖掘和机器学习集成方法改进两个方面，对于如何识别财务舞弊并提高识别效率问题提供了系统性预测方法.在多元化数据方面，不仅对传统财务因子进行了重构，而且引入公司治理层面因子并利用文本分析构建了语言类因子.在机器学习集成方法改进方面，以9种不同特质的机器学习算法作为基学习器，套用元学习框架对上市公司财务舞弊进行系统性识别.研究发现：1)元学习框架能够显著提升舞弊样本召回率和预测精确度，提高整体学习器预测性能，并且对于大部分行业都有效果；2)接近真实场景的滚动预测方法下，元学习框架依然能显著提高基学习器的财务舞弊识别能力；3)公司治理因子、语言类因子对于财务舞弊识别有一定的帮助.

摘要:维持物价稳定是实施货币政策的重要目标.不同于以往的总量研究，本研究从行业层面出发，拓展柯布道格拉斯函数研究物价波动通过投入产出、资本关联等渠道进行跨行业溢出的作用机制，分析货币政策与物价指数的相互溢出效应并提出假说.然后，利用中国货币政策、供给端生产价格指数和需求端消费价格指数构建LASSO-VAR模型进行实证分析.结论表明供给端价格指数对需求端的溢出效应大于反方向溢出效应，数量型货币政策工具与物价指数之间具有更强的相互溢出效应；行业层面，价格型货币政策工具与物价指数之间具有更强的相互溢出效应；供给端物价指数波动的渠道分解方面，相比资本关联、投入产出关联，以货币政策和宏观经济波动为代表的共同冲击是物价波动的重要来源.本研究为我国货币当局有效稳定物价水平提供参考依据.

摘要:股市风险溢价是金融学中的一个经典研究问题.常见的线性模型存在着模型误设和参数不稳定的问题，难以有效预测风险溢价.本研究从机器学习的视角重新检视了中国股票市场的可预测性.基于1996年1月—2019年12月的数据，构建提升回归树(boosting regression trees, BRT)模型对股市收益率与波动率进行样本外预测，并构建了最优风险资产配置模型.实证结果显示：1)提升回归树方法能够对收益率、波动率和最优风险资产权重做出准确预测；2)在收益率预测中最重要的三个变量分别是净权益增加值、换手率和股价方差；挖掘预测变量之间的非线性关系是BRT预测能力的来源；3)结合提升回归树预测构建的最优风险资产组合可以为投资者带来更高的收益和效用.本研究将机器学习方法引入股票市场风险溢价的研究，为此问题的研究提供了全新的视角.