摘要:在大数据研究风起云涌的当下，有一类非常重要、非常有价值的数据却被冷落了，这就是本研究提出的“第三数据”.第三数据是在问题处理过程中，由问题处理人员产生的具有主观特性的数据，其中蕴含着密度极大的问题处理的经验性知识，是明确问题、分析问题和解决问题不可或缺的重要知识资源.本研究界定了第三数据的概念，讨论了第三数据的特点、来源.解析了从实践到经验再到数据的第三数据生成过程，提出了第三数据的五星螺旋模型.实际案例分析表明，第三数据的开发利用具有降低成本、提高效益的巨大价值.本文还提出了针对第三数据进行深入研究所涉及的十个方面的课题.第三数据具有改造世界的内在属性，还具有问题驱动的普遍性，凡是存在问题的任何领域都以某种方式存在着第三数据.因此，第三数据的理论成果具有更为一般的普遍意义，不仅适用于制造业，也适用于服务业，即使在社会经济领域也具有普遍的适用性.

摘要:人工智能(AI)的快速发展使人类不再是组织唯一的知识生成主体，如何通过人与AI的协同学习以适应数字经济的环境变化，成为当前和未来学界与业界的前沿议题.本研究聚焦人与AI协同的新型组织学习，探究AI的引入对组织学习的影响机制.基于多主体建模与仿真方法研究发现：首先，AI的引入对组织学习具有显著影响.一方面会在AI的专业维度替代组织的利用式学习，另一方面会在AI的专业维度减少组织的探索式学习需求；其次，AI的学习能力对组织知识水平的影响呈非线性特征.组织以利用式学习为主时，随着AI的学习能力增强，组织知识水平增长幅度会逐渐减缓；组织以探索式学习为主时，只有较高学习能力的AI才能提升组织的知识水平，但会减少组织成员知识的独特性；最后，环境的不确定程度对人与AI的协同学习具有显著影响.在高不确定的场景中，高学习能力AI与组织成员存在一定的互补效应，一方面，AI快速产生高质量知识，另一方面，组织成员快速利用AI产生的知识并转化为组织惯例，以应对环境挑战.本研究突破人类是组织中唯一学习主体的隐含假设，通过仿真揭示人与AI协同对组织学习的影响机制，为推动数字经济时代的组织学习创新实践提供启示.

摘要:公共危机事件关乎企业生存与发展.本研究以重大突发公共卫生事件为背景，基于动态能力理论，考察了企业数字化、战略柔性与公共危机应对策略之间的关系.基于749家中国企业的实证研究发现：第一，战略柔性有利于企业应对公共危机；第二，企业数字化能够显著提升企业战略柔性；第三，战略柔性在企业数字化与公共危机应对之间发挥中介作用.立足公共危机情境，本研究进一步发展了动态能力理论思想，并为数字化对企业绩效的影响机制提供了一种新的解释.研究结论为企业如何在公共危机中转危为安、化危为机提供了管理启示.

摘要:离散数据流具有不确定性高、演变趋势多变以及多极值性等特征.针对这些特征带来的预测难以兼顾准确性和实时性的问题，提出了基于离散数据流分割算法的预测方法.该方法融合了短期趋势提取与分割点在线自适应检测：预测前基于非参数回归短期预测模型和改进的趋势提取算法获取短期(预测日)趋势，提前挖掘、分析预测日的短期趋势规律，以用于在线预测；预测时主要针对在线的数据流，基于假设检验自适应地检测分割点，以解决分割点难以确定的问题，并基于短期趋势修正分割点处的预测模型，减少了预测模型对缓冲数据的依赖.数值实验结果验证了本研究所提预测方法的有效性和可行性.

摘要:近年来，越来越多的网约车平台入驻在到第三方平台下，形成了聚合平台模式，在聚合平台模式下，如何进行战略转型是当前网约车平台面临的重大问题.以提供多种服务的综合性网约车平台(即同时提供普通车服务和专车服务)为研究对象，探讨了该平台的最优服务策略的选择与定价问题，并讨论了不同策略对市场中原有的普通网约车平台(即仅提供普通服务)以及聚合平台的定价和收益影响.研究发现若综合性网约车平台的品牌优势较显著(即消费者对普通网约车平台认可度较小时),则仅当其服务成本较低时，该平台会提供专车服务；当品牌优势减弱时，综合性网约车平台则不会提供普通车服务其次，当消费者对普通网约车平台的认可度较低时，专车服务策略对普通网约车平台是不利的；随着消费者的认可度增加，普通服务策略对普通网约车平台是不利的.对于聚合平台而言，普通服务策略对其一定是有利的.这表明仅当综合性网约车平台提供普通车服务时，才有可能实现综合平台、普通平台、聚合平台三方平台共赢这一结论为传统网约车平台与聚合平台之间的合作发展提供了扎实的理论依据.

摘要:本研究在中国股票市场上，使用自编码机器学习方法和包含近百个公司特征变量的金融大数据，对资产价格进行解释和预测，并对自编码因子进行全面的宏观经济分析.研究发现，自编码因子能够从包含公司特征的大量信息中提取到有效的收益预测信号，并在横截面上获得显著的超额收益.在对因子重要度的研究中，研究发现我国股票市场异象具有时变特征.此外，研究从宏观经济状态和经济政策两个角度分析表明，基于自编码的投资模型的有效性与宏观经济息息相关，它能够在市场泡沫成分较大和投机气氛较浓的情况下成功对冲市场风险，且能捕捉到由财政政策和货币政策所导致的市场环境的变化.

摘要:完善定向增发定价机制是资本市场制度建设的重要内容，本研究立足于定向增发各参与主体的利益博弈关系，以我国创业板上市企业2012年—2017年间定向增发事件作为研究对象，分析风险投资和大股东在定向增发中的利益关系、利益输送行为及影响机制，结果表明：在面向大股东的定向增发中，风险投资与大股东之间存在利益冲突，风险投资发挥利益制衡作用，通过抑制企业负向盈余管理和市场择时来缓解大股东利益输送；在面向机构投资者的定向增发中，风险投资与大股东之间存在利益协同，风险投资发挥利益串谋作用，通过加剧企业正向盈余管理和市场择时来助推控股股东利益输送；此外，国有背景风投和联合背景风投在定向增发中的利益制衡作用与利益串谋作用更为显著.进一步研究发现，在2017年2月实施的定向增发新政实施前，风险投资与大股东在定向增发中的利益制衡和利益串谋作用更为显著；不同资本市场热度和企业组织形态下风险投资股东发挥的利益制衡和折价率影响都存在差异化结果.本研究从风险投资逐利效应新视角探讨风险投资与大股东之间动态变化的利益关系，检验政策、市场和企业不同情况下风险投资的影响效应，丰富了公司治理和中小股东利益保护理论，拓展定向增发定价影响因素研究边界.研究不仅为正确理性地看待风险投资发挥的价值增值作用提供了一定的经验证据，也对监管者改革定向增发定价机制、提升企业公司治理绩效提供了政策建议.

摘要:如何建立一个广泛参与、稳定的、减排效果显著的全球气候联盟一直是国际社会急需解决的问题.本研究将气候联盟模型分解为外部效应、时间效应和成本效应，分别在对称和非对称条件下，对比研究了不合作、完全合作、库诺特联盟两阶段静态博弈和斯坦克尔伯格联盟三阶段动态博弈的减排结果，并通过模拟确定了稳定的联盟规模.研究发现：联盟的外部效应的正向作用和时间效应的负向作用在一定情况下会相互抵消或占优.当成本收益比接近0时，联盟的净收益会较小，此时时间效应占优，领导者会减少自身减排量，诱导追随者增加减排量，如此会吸引更多的参与者，最终形成稳定的大联盟，从而解释了“合作悖论”.成本效应源于不对称国家的出现，使外部效应不再是严格的正向作用，并产生了交易转让的需求.对于高收益且低成本的国家，时间效应的影响最大；对于高收益且高成本的国家，成本效应的影响最大.通过模拟发现，当成本和收益呈现负协方差的偏态分布时，非对称性越明显越有利于联盟的稳定和减排效果.

摘要:本研究应用复杂网络分析方法研究了互联网融资平台个体借贷关系网络特征与借款人违约问题.提出了融资平台个体借贷关系网络的构建方法，构建了互联网借贷平台人人贷个体借贷关系网络，刻画了该网络的整体特征以及违约借款人群体和不同信用等级借款人群体、纯投资者群体构成的子网络特征.揭示了借款人和投资者的行为选择规律.分析了借款人网络拓扑特征与借款信息的相关性，构建了借款人违约与借款人网络拓扑特征、借款信息的三个回归模型.研究发现：构造的网络拓扑特征对于个体借贷关系结构具有很强的解释力；借款人节点的网络拓扑特征与借款人的违约存在显著相关关系，且这种关系在不同属性借款人群体中也具有稳健性；研究结果能够用于各类互联网融资平台借款人信用风险评估及违约预测.