一、基于最优规划模型的风险投资与技术创新关系的时间序列分析(英文])（论文文献综述）
陈珊[1]（2021）在《科技金融支持科技创新的机制、效果与对策研究》文中研究指明“科技金融支持科技创新”这一理论命题既是马克思主义基本原理的科学实践,又是当代经济学理论前沿问题的现实体现。当前科技金融支持科技创新发展仍是我国社会主义市场经济发展中的薄弱环节,存在着诸如金融与科技“两张皮”与融合度不高之类急需解决的问题。近年来,针对“科技金融支持科技创新的效率”的研究绝大部分是从实证分析角度出发围绕创新效率来展开,而科技金融支持科技创新的作用机制与效果等方面的问题却尚未得到全面认识与梳理。科技金融的支持“科技创新”的内在机制是如何推动的?不同方式的科技金融支持是否对科技创新起到不同作用?科技金融对科技创新的支持是否有区域异质性?这些都是需要加以梳理并深入解决的重要问题,也是本文的研究主题。本文首先通过建立数理模型,推导科技金融支持科技创新的作用机制。然后引入三种金融支持方式验证其对科技创新支持的提升或抑制作用。其后利用DEA方法和回归分析法,对我国各省的科技金融支持科技创新的实践效果进行研究,并细化分析科技金融体系对科技创新的影响。最后基于协同学的视角,将科技金融与科技创新视为协同发展的复合协同系统,通过建立复合协同系统模型,判断两者之间协同度现状及发展趋势。在从数理模型到实证分析的过程中,本文揭示了科技金融支持科技创新的内在机制和外在环境影响;明确了我国科技金融对科技创新效率的支持作用和区域异质性;分析了科技金融和科技创新协同发展的状态和趋势,为我国科技金融支持科技创新发展提供理论参考和经验总结。本文得到的研究结果如下:（1）在不考虑科技金融支持的情况下,市场均衡状态下的企业自发的科技创新决策是厌恶风险的,而且产业内存在企业间过度竞争的可能,相比社会福利最大化的最优决策有改进空间。政府应以科技金融等政策手段引导企业加大对高风险研发项目的资源投入,并引导有较强科技创新能力的企业留在产业内,避免恶性竞争。（2）引入三种科技金融支持,通过挤出效应、扭曲效应和企业数量控制作用影响企业自发决策行为,验证了科技金融支持能够矫正企业自发决策的风险厌恶偏向,改善社会福利水平。（3）科技金融对我国高技术产业科技创新效率有明显的正向支持作用,且科技金融支持方式对科技创新效率的影响也存在明显差异。企业自有资金投入对科技创新效率的促进作用明显,而外商投资却产生抑制作用。科技金融对科技创新的支持必须充分考虑我国区域差异较大的现状,在此只有做到有针对性才能充分发挥科技金融支持作用,最大程度提升科技创新效率。（4）科技金融与科技创新复合系统的协同度在不同地区存有较大差异,且大部分地区的良性发展趋势都不稳定。政府既需要努力提高公共科技金融的投资绩效,也需要注重创造条件改善市场科技金融的投资绩效。本文有以下创新:（1）本文采用数理模型研究方法,经由推导得出在市场均衡状态下企业自发的研发资源投入决策出现风险厌恶的偏向,与社会福利最大化的最优研发决策相比有改进的空间。这有助于厘清科技金融支持科技创新的内部驱动机制。（2）将外部制度与政策因素引入数理模型中对其影响予以分析,针对三种科技金融的支持,考察不同的科技金融支持对科技创新带来的提升或抑制作用。并将科技金融投入成本和科技创新成果的社会福利增值纳入考量范围之中,从而更加合理的对科技金融支持的影响差异进行研究。（3）通过建立“数理分析—实证分析”理论研究框架,将科技金融支持科技创新作用机制和效果差异的问题梳理建立在该研究框架之中,通过分析得到了可信的、严谨的、可比的数据及结果,最后逻辑连贯的提出针对性对策建议。
乐孟君[2]（2021）在《重庆市风险投资对产业结构升级的影响机制研究》文中研究指明随着金融市场国际化与全球化的程度不断提高,大量海外风险资本涌入发展迅速的中国。自改革开放以来,中国风险投资业经过多年的探索与发展,也已形成了相当大的规模,尤其是民间资本开始涉猎风险投资业,这使国内风险投资的氛围日益浓厚。尽管国内的风险投资业已取得了不小成就,但总体而言还处于成长优化阶段,尤其对于处在我国西部地区的城市而言,风险投资业的发展仍存在不少问题。重庆市作为中国西部唯一的中央直辖城市、西部大开发的重要战略支点,自1997年直辖至今,重庆人均GDP增加近十倍,经济发展十分迅速,重庆在平衡区域经济增长上发挥着至关重要的作用。步入新经济常态,重庆市持续调整产业结构,高技术制造业和战略性新兴制造业规模逐步扩大,然而,目前重庆的产业结构仍存在产业水平较低、结构失衡等问题。诸多研究表明,风险投资业的发展是影响产业结构升级的因素之一。在当前的发展形势下,重庆市风险投资业面临着巨大的机遇与挑战,大力发展风险投资,突出金融环境对产业结构升级的支撑作用,这对推动重庆市产业结构升级,引导产业创新发展具有重要意义。但重庆市风险投资与产业结构升级的关系究竟如何,针对这一问题,本文围绕重庆市风险投资与产业结构升级的关系进行了深入广泛的研究。本文首先回顾了国内外风险投资、产业结构升级及两者相关性研究的文献,并进行归纳与总结,阐述了风险投资的特点与产业结构升级的内涵,探讨了相关理论基础。其次,本文对重庆的风险投资业发展和产业结构升级的现状进行了分析,阐述了重庆风险投资与产业结构的发展历程与成就,通过与国内其他重点城市的情况进行对比得出目前重庆风险投资发展与产业结构升级的障碍与不足。再次,针对风险投资对产业结构升级的影响机制与作用路径进行理论探讨。基于理论分析的框架,本文对重庆风险投资与产业结构升级的关系展开实证研究。实证选取重庆1998年至2019年相关数据,首先利用协整理论、向量误差修正模型和格兰杰因果检验方法研究二者的关系,结果显示重庆风险投资与产业结构升级之间存在长期稳定的均衡关系,在长期与短期内风险投资均对产业结构升级具有正向促进作用,且风险投资与产业结构升级具有单向的格兰杰因果关系,即风险投资是产业结构升级的格兰杰原因,而产业结构升级不是风险投资的格兰杰原因。其次运用中介效应分析法检验高新技术产业发展水平的中介作用,结果显示高新技术产业发展水平在风险投资推动产业结构升级的过程中发挥着显着中介作用,但中介效应量较小。最后,为了更好地发展重庆风险投资业,引导风险投资服务于产业结构升级,提出了落实风险投资税收优惠政策、扩宽风险投资融资渠道、加大政府对风险投资的扶持和创新风险投资人才培养机制等政策建议。
许嘉禾[3]（2021）在《我国体育产业高质量发展的金融支持研究》文中提出体育承载着国家强盛、民族振兴的梦想。体育强则中国强,国运兴则体育兴。体育要强、要兴,发展体育产业是主要途径。2019年,国务院办公厅发布《关于促进全民健身和体育消费推动体育产业高质量发展的意见》,高质量发展逐步成为体育产业发展的重要战略目标。金融是现代经济的血脉。体育产业要提质增效和持续高速发展,需要金融的有力支持。然而当下,金融体系在体育产业中的效用功能尚未能够充分发挥。因此,体育产业高质量发展所面临的金融支持问题,成为一个难以回避的命题。本研究立足于体育产业的经营实践,综合运用体育学、管理学、系统科学及金融学的相关研究方法及范式,以现代产业和金融发展的相关理论为指导,按照金融支持体育产业高质量发展的现状与问题、特征与机理、宏观效应、微观效率以及系统运行的次序,从理论分析到实证研究,展开工作。本研究的工作主要如下:一是梳理体育产业的金融支持现状,发现体育产业金融支持存在的不足。二是总结体育产业高质量发展的金融需求特征,剖析金融支持体育产业高质量发展的作用机理。三是在宏观产业层面,以耦合协调的视角,审视体育产业与金融体系的关联关系。通过建立序参量体系,引入耦合协调、剪刀差以及灰色关联等模型进行实证研究,分析二者的耦合协调发展效应及影响因素。四是从在微观企业的层面,以“黑箱”的视角,根据金融支持与体育产业的不同维度,测度金融支持体育产业高质量发展的效率水平。通过筛选体育企业样本,利用DEA、Malmquist指数及收敛性模型进行实证研究,分析金融支持体育产业高质量发展的效率水平及其演变特征。五是根据体育产业高质量发展的金融支持要素组成与系统结构,构建金融支持体育产业高质量发展的系统动力学模型。分别从金融市场策略、政府金融干预和金融风险情景维度进行模拟仿真,分析不同策略对体育产业高质量发展所产生的影响。以期为优化体育产业金融支持,促进体育产业高质量发展提供理论依据和策略着力点。本研究的结论主要包括六个方面:（1）政府金融支持和市场金融支持均对体育产业高质量发展具有重要意义,在体育产业高质量发展的过程中扮演了不同的角色。随着体育产业金融需求的不断升级,政府部门对体育产业金融活动的认识持续深化,政策工具与国有资本逐步活跃。金融市场对体育产业的支持力度不断提升,各类体育产业金融市场蓬勃发展,风险投资市场异军突起。体育产业嵌入金融体系的程度不断加深。但同时,体育产业的金融支持仍存在一定问题:一是金融支持制度体系亟待完善,金融支持政策工具尚需补充;二是金融市场结构失衡问题凸显,直接融资渠道建设存在不足;三是风险资本经典功能发生偏离,资本投入可持续性有所欠缺;四是新兴金融工具利用不充分,体育金融复合人才供给不足。（2）我国体育产业具有快速成长的阶段性特征、业态丰富的结构性特征、高不确定性的风险性特征和消费供需的不平衡特征。在高质量发展的目标要求下,体育产业的发展特征进一步衍生出了独特的金融需求特征。体育产业高质量发展亟需的是政策引导下的规模化金融支持、层次多元化的系统性金融支持、风险偏好的针对性金融支持,以及科技赋能的普惠性金融支持。（3）资本形成、创新推动和消费刺激是金融支持体育产业高质量发展主要功能组成。金融体系一是可以扩大资本积累,促进资本形成,缓解体育产业融资约束;二是能够降低交易成本,优化资源配置,分散创新风险,推动体育产业技术、模式创新;三是可以实现跨期平滑、财富效应和风险保障,刺激体育产业消费发展。有效的金融支持作用于体育产业的投资和消费两端,通过平衡产值结构、改善融资结构、变革消费结构,促进产业的结构转型升级;通过扩大要素供给、加快要素流通、推动技术进步,提高产业的要素生产效率;通过加速企业成长、优化公司治理、形成循环激励,促进产业的价值增值,精准作用于体育产业的成长痛点,协助体育产业迈向高质量发展。（4）宏观产业效应的实证研究表明:金融体系与体育产业高质量发展之间存在内生耦合机理和外部耦合功能,具有双向耦合协调发展机制。二者不仅维持了长期、高度的耦合关联性,并且实现了耦合协调度的持续跃升,呈现出由低水平协调向高水平协调演化的动态趋势。金融体系对体育产业的短时间、爆发性增长起到了有效地支撑作用。且二者的耦合协调发展尚处于发展周期的前期,其交互胁迫作用远小于耦合协调发展所带来的正向效应。与此同时,二者的耦合协调效应受到多种内生因素和外部环境的共同影响。风险投资市场、消费金融、政府扶持和金融创新等内生动力型因素,以及居民消费结构、产业结构变动等外生环境型因素,均与二者的耦合协调发展存在密切关联。（5）微观企业效率的实证研究发现:第一,静态来看,体育产业高质量发展的总体金融支持效率尚可,多数样本企业接近最优生产前沿面,但同时具有明显的技术制约特征。扩大金融资源投入规模前,需要着重改善金融技术水平。在金融支持效率内部,债权效率较好,股权效率欠佳,且股权效率呈现规模制约特征。在体育产业内部,体育企业板块、行业业态和空间地域方面均存在不同程度的金融支持效率差异。第二,动态来看,金融支持体育产业的动态效率水平并未产生良性改观,反而出现小幅下降。主要原因是技术进步不足,产业金融技术创新水平难以支撑金融资源规模的快速增长。其中,股权动态效率下滑,技术进步水平下降明显,是导致整体金融效率下滑的主要原因。第三,动态效率的收敛性分析表明,效率落后企业对领先集团具有追赶效应,但收敛速度较慢,且收敛速度存在体育产业内部的结构性差异,达到产业金融支持效率的均衡仍需要较长时间。（6）系统建模与仿真的实证研究说明:金融支持体育产业高质量发展可以视为由政府金融支持、金融市场发展、宏观金融环境和体育产业发展所组成的动力学系统。第一,强化金融市场支持力度可以有效提升体育产业发展质量。相对而言,强化股权市场的效能略优于债权市场。股权市场更有利于体育产业规模扩张和要素生产率提升,债权市场则更有利于体育产业结构优化。第二,政府干预会对体育产业发展质量产生影响。弱化政府干预无益于体育产业发展质量,维持一定强度的政府金融支持具有必要性。适度增强政府干预有利提升体育产业发展质量。但当政府干预过度时,会造成规模增长与要素生产率下降并存,仅能“做大”而不利“做强”体育产业,最终无益于产业发展质量。第三,宏观金融风险能够对体育产业发展质量产生显着的负面冲击。随着体育产业深度嵌入金融体系,金融风险的损害力度可能进一步增大,需要审慎防范、积极应对金融风险。在结论的基础上,提出了完善金融政策体系,优化制度顶层设计;丰富金融服务市场,创新投融资渠道模式;推动金融技术创新,开发新型金融工具;优化企业金融管理,重视复合人才培养等策略建议。本文主要有以下创新点:（1）探讨了金融与体育产业高质量发展的关系。在现状梳理的基础上,总结体育产业高质量发展的金融需求特征,明确金融功能的作用支点,厘清金融支持体育产业高质量发展的作用机理。（2）结合体育产业高质量发展的宏观产业与微观企业视角进行实证研究。综合运用数理模型及相关评价方法,设计序参量体系,测度并分析金融支持体育产业高质量发展的耦合协调发展效应及其影响因素;构建投入、产出指标体系,从不同维度测度并评价金融支持体育产业高质量发展的效率特征及其变动规律。形成对体育产业高质量发展的金融支持问题的深层次认识,为优化体育产业的金融支持效能提供着力点。（3）构建了金融支持体育产业高质量发展的系统动力学模型,分析体育产业高质量发展的金融支持要素组成与系统结构,设计模型变量及函数关系,并从金融市场策略、政府金融干预和金融风险情景维度进行仿真。探究不同策略对体育产业高质量发展产生的影响,为企业部门的金融决策和主管部门的政策制定提供更具现实意义的参考。
潘苏楠[4]（2021）在《中国人力资本结构高级化对经济发展的影响机理研究》文中研究指明人力资本是凝聚在劳动者身上的具有经济价值的知识、技能以及身体素质的总和,是一种高质量型创新要素。伴随着经济社会的持续稳定发展,中国的人力资本结构也发生了显着变化,其中,最为突出的特征就是呈现出低教育程度人力资本比重不断下降,与此同时,高教育程度人力资本比重持续上升的整体态势。而由低教育程度人力资本逐步向高教育程度人力资本进行动态演进,是人力资本结构高级化的一个典型表现。人力资本结构高级化是指通过调整和优化人力资本结构,实现初级人力资本向中级人力资本过渡,并逐步向高级人力资本进行动态演化,在演化进程中,要保障各类人力资本的互补匹配与协调发展,以此来满足经济发展的不同阶段,对于不同类型人力资本的需求,从而实现经济的可持续发展。当前,面对劳动力人口数量连续下降的人口红利瓶颈以及经济增长新常态的双重挑战,中国经济发展的“新动能”问题已备受关注。人力资本结构高级化具有知识外溢效应,是构建和提升自主创新能力最为关键的要素,通过创新驱动加快产业结构向高技术化、高知识化和高附加值产业进行转移,是新常态下中国经济增长的重要着力点和推动经济高质量发展的稳固基石。那么,以初级人力资本向高级人力资本动态演进为特征的人力资本结构高级化,是否是中国经济发展的重要源泉?人力资本结构高级化是通过什么机理、哪些路径作用于经济发展?人力资本结构高级化与经济发展会产生什么样的协调效应?以及协调前景如何?这些都是值得我们进行深入思考的问题。基于此,本文以人力资本结构高级化对经济发展的影响机理作为研究对象,通过文献研究、规范分析、模型构建、实证检验等方法的综合运用,深入探讨分析人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级与经济发展之间的作用机理和传导路径。围绕主要研究内容,具体的行文结构安排如下:第1章,绪论。首先,介绍本文的研究背景,并分别从理论和实践两个方面,阐述本文的研究意义;在此基础上,提出本文的研究内容,并明确本文具体的结构安排;之后,介绍本文在研究过程中所应用到的研究方法,并规划出本文详尽的技术路线图;最后,概述几点本文可能的创新之处及理论贡献。第2章,相关理论与研究综述。通过对国内外相关研究文献,进行比较系统的搜集、梳理与归纳,深入了解人力资本、自主创新、产业结构升级以及经济发展理论的产生背景、思想内涵和发展脉络,以期能够明晰已有文献所取得的研究进展,进而识别出相关领域有待深入挖掘的研究方向,同时,也为后续研究奠定坚实的理论基础。第3章,概念界定及指标测度。首先,通过对相关研究的追本溯源,界定本研究中所涉及的核心概念;然后,参考借鉴已有研究并结合发展实际,选取各个变量的测度指标;在此基础上,构建相应的数学模型,对变量进行具体的测算,为后文的实证研究做好最基础的铺垫。第4章,人力资本结构高级化对经济发展的驱动机理研究。通过对相关研究进展进行梳理和归纳,部分文献已经认识到了,产业结构升级在人力资本结构高级化与经济发展之间的桥梁效应,但是,目前鲜有文献对三者之间的作用机理及传导机制进行深入探究。本章节在文献调研和理论分析的基础上,提出研究假设及理论模型,并构建状态空间模型,对产业结构升级在人力资本结构高级化促进经济发展中的中介效应,进行验证和估算,继而进一步对实证结果进行分析探讨。第5章,人力资本结构高级化对产业结构升级的驱动机理研究。在前文验证产业结构升级是人力资本结构高级化促进经济发展重要路径的基础上,本章节以期能够进一步打开人力资本结构高级化与产业结构升级之间的“作用黑箱”。通过文献调研与理论梳理,从而提出人力资本结构高级化通过自主创新驱动产业结构优化升级的研究假设。在此基础上,构建状态空间模型,对自主创新在人力资本结构高级化促进产业结构升级中的中介效应,进行验证和估算,并对其实证结论进行总结探析。第6章,基于人力资本结构高级化的经济发展路径探究。在上文理论分析和实证检验人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级和经济发展之间的作用机理和传导路径的基础上,本章节采用VAR模型,通过脉冲响应函数和方差分解分析,研究变量之间的动态关系和冲击轨迹,并进一步地运用Bootstrap技术,对链式中介效应进行检验。以此构建出,以人力资本结构高级化为源动力,促进自主创新能力提升,驱动产业结构优化升级,从而推动经济发展,同时,又以经济发展反哺人力资本结构高级化的可持续生态圈。第7章,人力资本结构高级化与经济发展协调前景研究。在全球知识经济迅猛发展的时代背景下和我国加快建设创新型国家的战略部署下,人力资本作为知识与技能的主要载体,是一种高质量型创新要素,通过提升自主创新能力,加快推进产业结构升级,从而实现经济发展。理论分析人力资本结构高级化与经济发展的协调机理,构建协调度测度模型,得出二者协调效应的时间序列,在此基础上,分别运用BP神经网络和ARIMA模型,对其协调发展前景进行预测,也相当于对这两种预测方法进行互证检验。第8章,结论与展望。本章节首先对全文的主要研究结果及结论,进行归纳和总结,并在此基础上,提出相应的对策启示,最后,根据本文的研究局限,展望未来的改进方向。综上所述,本文运用理论分析和实证研究相结合的方法,在“实践观察-提出问题-理论分析-实证检验-结论探讨”的科学研究逻辑和解决问题思路指导下,深入分析和实证检验人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级以及经济发展之间的作用机理和传导路径,并探究了人力资本结构高级化与经济发展的协调效应,对其协调发展前景进行预测。研究具有一定的创新之处和理论贡献。一是基于整体刻画和动态演化的视角探析人力资本结构高级化,拓展和深化了人力资本理论研究。在知识经济迅猛发展的时代,人力资本是知识与技能的主要载体,具有知识外溢效应,是推动经济社会可持续发展的关键源动力,因此,人力资本一直是学者们关注的焦点和热点问题,并取得了重要的研究进展。但目前,鲜有文献从整体角度去刻画和描述,以初级人力资本向高级人力资本动态演进为特征的人力资本整体数量、质量状况及其结构演进的全貌。本文尝试拓展和深化已有研究,界定人力资本结构高级化的概念及内涵,构建人力资本结构高级化指数测算模型,从整体角度去考察中国人力资本结构高级化程度。二是深入剖析并实证检验人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级和经济发展之间的作用机理及传导路径。探究解析人力资本结构高级化对经济发展的内在影响机理和“作用黑箱”,进而提出本文的研究假设及理论模型。在此基础上,构建状态空间模型,对自主创新和产业结构升级在人力资本结构高级化促进经济发展中的中介效应,进行验证和估算。从理论分析上建立起变量之间的有机联系,在方法应用上丰富人力资本结构高级化对经济发展影响的经验研究。三是研究分析变量之间的冲击效应和作用路径,构建基于人力资本结构高级化的经济发展可持续生态圈。将人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级和经济发展,纳入到同一个系统分析框架中,采用VAR模型,通过脉冲响应函数和方差分解分析,研究变量之间的作用轨迹和冲击效应,并进一步地运用Bootstrap技术,对链式中介效应进行检验,同时建立起人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级以及经济发展之间的有机联系和传导路径。在此基础上,构建出以人力资本结构高级化为源动力,激发自主创新能力提升,驱动产业结构优化升级,进而推动经济发展,同时,又以经济发展反哺人力资本结构高级化的可持续生态圈。
刘毅男[5]（2021）在《GAS框架下的投资组合风险测度与优化研究》文中研究表明近几年计量经济学领域最为重要的创新之一便是广义自回归得分（GAS）理论框架,其通过构建得分函数来实现时变参数的更新,为金融时间序列的研究提供了新的理论框架。其出色的适应性能够被应用在金融领域多个问题的研究中,特别是风险研究领域。金融资产的风险测度问题一直是金融时间序列研究的重点问题,准确的风险测度和精准的风险预测对于了解金融资产风险情况并进行相关投资决策具有重要的理论和实践意义。近些年来,中国金融市场发展迅速,A股上市公司数量持续增加,投资者可选择标的也不断增加,同时,期货市场的发展也为投资者带来了更多的金融工具,投资组合也由单一的股票投资组合延伸到了期现货投资组合中。因此,如何选择投资组合的风险测度方式也成为了我国学术实践领域研究的重点问题。此外,随着计算机技术的发展,计算能力的不断提高也为高频数据的建模提供了有力的支持,特别是近些年量化投资的快速兴起,进而也带动了高频交易的发展。高频数据可以带来更多信息,但由于市场微观结构的影响也伴随着大量的噪声,如何采取合适的降噪方法构建有效的高频多元资产的波动率模型进行投资组合的风险测度伴随着量化投资技术的发展开始逐渐受到重视。因此,本文在详细梳理GAS理论框架、投资组合的风险测度、投资组合优化、高频资产组合的波动率研究以及期现货投资组合优化等方面的已有研究成果的基础上,基于GAS框架构建了多个一元和多元资产投资组合的风险测度及优化模型,在数据频率上包含了高频数据下的投资组合已实现协方差的预测问题研究,在组合资产种类方面也加入了期现货投资组合的套期保值优化问题的研究。具体而言,本文首先将GAS框架引入到金融资产的风险研究问题中,给出GAS框架模型的基本表达式,基于基本的表达式进行改进,并将其与传统的GARCH模型结合,构建了GAS-GARCH-sst模型,通过实证研究分析GAS框架在风险测度和VaR预测方面的优势;随后,本文将单一金融资产风险的测度延伸到多元资产组合的研究中,为了刻画投资组合中资产之间的相依性,构建了R-Vine结构,并引入GAS框架提出了R-Vine-GAS-sst模型,并将其应用到基于中国股票市场的投资组合的研究中;研究完成基于日数据的低频投资组合风险测度的问题后,本文进一步将研究扩展到高频数据的研究中,应用GAS框架构建了GASWishart-Realized-GARCH模型,提供全新的高频多元资产波动率模型;最后,本文进一步将投资组合由单一的多头组合扩展至具有多空双边的期现货投资组合,以风险最小化为原则,将GAS框架与极值理论和Copula函数相结合,构建了多种套期保值估计模型,实现套期保值效果的优化。本文的主要结论有:第一,将GAS理论框架引入到金融资产的风险研究中,构建改进的模型能够有效解决异常值影响的问题,因此可以看出通过引入得分函数作为更新驱动的GAS框架所创新的GAS-GARCH-sst模型能够降低模型受异常值的影响,对金融资产的风险测度更加准确;第二,相比于传统的GASGARCH-sst模型,基于GAS框架的创新完善的GAS-GARCH-sst模型预测单一资产的VaR能力更强,GAS框架的应用可以有效提升风险的预测能力;第三,在投资组合的风险测度方面,GAS理论框架在应用于中国股票市场投资组合的风险预测方面能够显着提升预测能力,R-Vine-GAS-sst模型可以显着提升投资组合VaR的预测效果;第四,在投资组合的优化方面,基于GAS框架构建的新的投资组合优化模型能够在风险降低程度更高的同时实现更高的收益水平,优化能力较强;第五,引入GAS框架后再一次确定了过往研究中所认为的在风险最小投资组合模型的构建中,以CVaR作为风险测度方式相比于VaR具有更好的效果的结论;第六,在金融高频数据的研究中,基于5分钟子抽样降噪技术构建的波动率模型效果较好,是在中国市场估计已实现协方差矩阵的较好的降噪方法;第七,基于GAS框架的GAS-Wishart-Realized-GARCH模型可以对高频多元资产的波动率实现较好的预测效果,同时通过与实践领域中投资者和监管机构常用的EWMA模型对比发现,GAS-Wishart-Realized-GARCH模型对于已实现协方差的变化能够快速反应,更能够适应风险的变化,预测也更为精准;第八,将GAS框架应用到期现货投资组合的套期保值优化上,具有较为明显的优势,在样本外区间,极值Normal-Copula-GAS和极值Frank-Copula-GAS模型所估计的最优套期保值比率能够有效降低沪深300ETF和期货投资组合的风险;第九,期现货同比例持有的天真套期保值策略所实现的风险降低程度明显低于本章构建的OLS、DCC-GARCH、极值Normal-Copula-GJR、极值Frank-Copula-GJR、极值NormalCopula-GAS和极值Frank-Copula-GAS模型,并且成本更高,在投资实践中不宜使用。综上所述,本文将具有较高灵活性的GAS理论框架应用到金融时间序列的风险测度和投资组合的优化等方面的研究中,结合理论框架构建新的理论模型,针对于中国的金融市场提出了新的风险测度方法、投资组合的优化方法、高频多元资产波动率模型以及期现货投资组合的套期保值优化方法。本文的研究进一步丰富了金融资产风险测度研究的理论方法,将GAS理论框架引入到多个金融研究领域,将其与现有理论模型进行了融合和创新。同时,本文的研究也为投资者提供了多种具有较强适用性的投资组合风险测度和优化方式,帮助投资者有效识别并控制投资风险。
汤霞[6]（2021）在《集装箱班轮运价市场波动及传导特征研究》文中进行了进一步梳理随着全球经贸往来的日益频繁,国际集装箱班轮运输发展速度远远超过其他海上运输方式,正发挥着越来越重要的作用,班轮运输市场波动也备受国内外学者关注。受国际经济形势、政治局势、重大事件、科技发展等多种不确定性因素影响,国际集装箱班轮运价市场波动剧烈,给航运企业、货主货代、金融机构等市场参与者带来极大的经营及投资风险,也不利于国家对外经贸的健康发展。如何从不同维度深入挖掘集装箱班轮运价市场波动及传导动力学特征,为市场参与者提供更全面有效的市场信息辅助决策,是航运经济领域的重点关注问题。因此,本研究在不同形式的集装箱班轮运价市场的复杂波动特征分析的基础上,引入复杂网络理论,分别对时间维度上集装箱班轮即期市场运价指数自相关波动、空间维度上集装箱班轮分航线市场运价关联波动、金融属性维度上集装箱班轮期现货市场价格关联波动的传导动力学特征进行了研究,揭示了集装箱班轮运价市场内在波动传导规律,提出了针对市场参与者经营及投资决策、政府部门航运产业调控措施的相关建议。主要研究工作及创新如下:（1）挖掘了集装箱班轮运价市场不同时间尺度下的波动规律。基于VMD方法构建了集装箱班轮运价市场波动特征分析及走势预测模型,以上海出口集装箱班轮市场为实证研究对象,对其即期、分航线和期货等不同形式的集装箱班轮运价市场的复杂波动特征进行了分析,较好地提炼了其内在时间尺度特征,合理表达了其蕴含的经济意义,为集装箱班轮运价市场波动传导特征研究奠定了基础。研究结果表明,不同形式的集装箱班轮运价序列均呈现非线性、非平稳和多时间尺度特征,不同时间尺度下表现出的长期趋势、周期性、季节性和不规则波动规律略有不同,是典型的复杂性系统。（2）引入符号动力学方法和复杂网络理论,构建了集装箱班轮运价指数序列的自相关波动网络模型,以SCFI为实证研究对象,通过网络的核心模态、传导模式、集群效应、传导媒介能力、传导距离等拓扑结构分析,探讨了其自相关波动传导动力学特征,从微观视角深入理解即期市场整体波动规律和机理。研究发现,SCFI自相关波动具有一定的持续性、周期性和集群效应,波动传导模式有规律可循,以正相关波动为主,存在波动状态转变的前兆模态,可为市场波动风险提供预警信息,预测SCFI的波动方向。（3）借助格兰杰因果关系检验与复杂网络理论,构建了集装箱分航线市场运价波动格兰杰因果网络模型,以SCFI分航线市场为实证研究对象,从系统整体新视角研究了其运价波动传导范围、传导距离、传导媒介能力、集聚能力及传导路径等动力学特征,从空间结构维度加深对集装箱班轮运价市场的认识。研究表明,SCFI不同航线运价波动的影响范围和被影响范围均不同、航线子市场间运价波动传导的速度很快、不同航线媒介能力及集聚能力不同、可划分为4个社团等。市场参与者可据此确定重点监测子市场,把握市场波动传导路径,优化经营决策,强化市场精准调控。（4）通过集装箱班轮期现货市场关联波动状态的定义、符号化和粗粒化处理,构建了集装箱期现货价格关联波动网络模型,以SCFI欧洲、美西航线期现货价格为实证研究对象,通过分析关联波动网络的拓扑结构研究了集装箱期现货价格关联关系的动态波动传导特征,从金融属性维度加强集装箱班轮市场发展特征的理解。研究发现,期现货价格关联波动的主要趋势为同向关联,美西航线同向关联概率大于欧洲航线,关联波动具有周期性、群簇性和小团体特征,存在少数介数高点强度低的关联波动模态是群簇关联波动转换的前兆。市场参与者可据此合理制定航线运价、调整跨市场投资策略等。
滕飞[7]（2021）在《商业银行金融创新与实体经济增长 ——基于供给侧结构性改革背景》文中提出改革开放40年中国经济取得了快速发展,但在经济高速增长时期也积累不少结构性矛盾。以习近平同志为核心党中央审时度势,在2015年中央经济工作会议上提出了“经济供给侧结构性改革战略”为新形势下经济高质量发展转型指明了新方向。实体经济的转型与升级无疑将对中国商业银行金融创新提出了新的需求:一方面供给侧改革背景下实体经济增长需要商业银行通过金融创新增加有效金融供给与提高金融配置效率;另一方面,去杠杆与严监管的趋势下,外部环境对商业银行稳健经营提出更严峻挑战。实体经济调整与金融深化改革都在呼唤商业银行金融创新,因此,探析商业银行金融创新的现状与存在问题,分析商业银行金融创新对实体经济增长的影响效应及作用传导机制进而提出供给侧改革背景下商业银行支持实体经济增长金融创新的总体方向与路径具有重要的理论意义与现实意义。本文按照“需求分析-现状与问题梳理-相关性与作用机制分析-路径政策建议”的逻辑框架开展研究。首先对供给侧改革背景下实体经济增长对商业银行金融创新需求进行了系统性分析进而对中国商业银行金融创新现状与存在的问题进行了深入剖析,指出商业银行有效金融创新对实体经济持续增长的重要性与必要性。在此基础上,深入研究了商业银行金融创新对实体经济增长的影响及其直接和间接的作用机理,并结合2006-2018年13年省域横向面板数据和2009年3季度至2019年2季度共40期全国纵向时序数据对商业银行金融创新与实体经济增长的相关性及其直接和间接的作用机制进行实证验证。最后借鉴国外商业银行金融创新经验与教训,从“紧扣供给侧主旋律、坚持适度创新抑制过度创新以及因地制宜展开创新”等方面提出了在供给侧改革背景下,基于支持实体经济发展的中国商业银行金融创新的总体方向,并运用互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等现代前沿底层技术围绕实体重点产业链发展与补充薄弱环节从“业务创新、金融科技创新、组织与制度创新”等三方面提出商业银行支持实体经济增长金融创新的行动路径。本文将围绕以下几个部分展开:第一部分:绪论和理论分析,包括本文第一章和第二章。第一章主要阐述本文的研究背景与意义,对相关文献进行梳理,并总结了本文的技术路线和主要创新处等;第二章对相关重要概念和理论进行梳理,包括对习近平新时代中国特色社会主义经济思想、供给侧改革理论、金融发展理论以及商业银行金融创新运行机制理论等进行系统梳理和评析,进而提炼出相关理论对本文研究的启示。第二部分:现状与需求分析,即第三章,系统分析了在供给侧改革背景下实体经济增长对商业银行金融创新需求,进而深入分析了中国商业银行金融创新的历程、现状及存在的问题,剖析了国外商业银行金融创新的经验与教训,从而充分揭示了在供给侧改革背景下实体经济增长对商业银行金融创新的深层次需求以及对商业银行金融创新的适度性要求。具体包括:（1）供给侧改革背景下实体经济增长对商业银行金融创新需求分析。首先,运用拓展费雪方程式（Fisher Extension）论证实体经济与虚拟经济融合发展的重要性,而这需要商业银行通过金融创新更好向实体经济发挥正向反馈作用;其次,运用银行博弈均衡模型（Bank gambling equilibrium model）进行参数模拟,揭示商业银行金融创新是供给侧结构性改革的重要组成部分,商业银行金融创新须通过有效创新（如降低监督成本）引导资金流入实体经济并确保自身业务可持续性,以更好地融入到供给侧改革之中。（2）分析中国商业银行金融创新动因、历程、现状及存在问题。基于事实与数据分析,本文认为中国商业银行金融创新通过扩大供给和丰富产品等方式支持经济发展与转型取得一定成效,但仍存在无法有效满足实体金融需求存在结构性矛盾、支持重点领域存在创新不足等问题。（3）分析国外商业银行金融创新的经验与教训,特别应吸取国外商业银行金融过度创新导致非理性扩张以及与实体经济需求脱节方面的教训。第三部分:运用规范性分析方法分析系统分析商业银行金融创新对实体经济的影响效应及其作用机制,即本文第四章。包括:（1）分析商业银行金融创新对实体经济的积极影响和过度创新对实体经济的负面影响,说明商业银行金融创新对实体经济增长的影响存在两面性。（2）系统归纳了商业银行金融创新对实体经济增长的作用机制。本文将商业银行金融创新通过影响消费需求、资本积累、技术进步以及推动产业升级,从而促进实体经济增长的作用机制称为商业银行金融创新对实体经济增长的间接作用机制（要素与结构路径）;将商业银行金融创新增加金融供给、优化金融配置、增强金融功能,进而促进实体经济增长的作用机制称之为商业银行金融创新对实体经济增长的直接作用机制（金融发展路径）。（3）运用数理推导的方法论证商业银行金融创新对实体经济增长的影响效应。通过搭建六部门柯布道格拉斯生产函数框架的内生经济增长模型,通过数理推导剖析商业银行存贷和金融创新部门与实体经济下资源要素作用的内生机制,求解最优增长路径。结果表明商业银行金融创新对经济增长具有非线性的拉动作用,且金融创新效率弹性对经济稳态增速拉动作用比较显着,产品弹性（即业务规模）对经济稳态增速同样具有非线性效应。第四部分:实证分析供给侧改革背景下商业银行金融创新对实体经济增长相关性及作用机制,主要从省域横向面板和全国纵向时序两个角度展开研究分析,包括本文第五章、第六章。具体包括:第五章,本文利用面板平滑转换模型（PSTR）,基于2006-2018年31个省市相关数据,从面板横向角度实证分析供给侧改革背景下商业银行金融创新与实体经济增长的非线性关系及所呈现的区域差异与阶段差异,得出如下结论:（1）中国商业银行金融创新对实体经济增长的影响效应总体是积极的,但存在区域不均衡性。实证表明,商业银行金融创新规模与效率指标处于低体制时,其对实体经济增长影响效应较弱甚至是负面的;当商业银行金融创新规模与效率指标处于高体制时,其对实体经济增长影响呈现正向效应且逐步增强,基准模型在体制转换过程中整体呈现渐进正向的非线性转换趋势,上述结果说明中国商业银行金融创新支持实体经济增长总体效应是适度的。但是,通过对PSTR模型的非线性转换体制分析,发现不同省市转换函数值（g值）分布范围广且体制转换速度较慢,结合各省市商业银行金融创新指标样本期间所处体制情况,说明不同省市商业银行金融创新存在严重的不均衡性。（2）中国商业银行应保持适度创新规模的同时注重开展内涵式效率创新。通过比较商业银行金融创新规模指标与金融创新效率指标的非线性效应,金融创新规模指标的非线性效应更强体制转换速度更快。本文发现:目前中国商业银行主要依靠“金融创新规模效应”拉动实体经济增长,但是商业银行金融创新效率指标对实体经济增长促进作用要优于金融创新规模指标,说明商业银行应保持适度金融创新规模的同时更应着眼于提高金融创新效率。（3）中国商业银行金融创新影响效应存在阶段性差异。供给侧改革后商业银行金融创新对实体经济增长发挥的促进作用较供给侧改革前更显着,说明供给侧改革后商业银行为更好服务实体经济采取的金融创新措施是有效的。（4）中国商业银行金融创新存在区域差异性。本文通过分区域实证分析可得:当前我国商业银行金融创新存在局部过度创新（东部、中部）和创新不足（西部）并存的现象,东部和中部区域商业银行金融创新存在规模经济边际递减现象。（5）中国商业银行金融创新对实体核心产业（制造业）发展同样具有渐进正向的非线性影响。通过替换自变量的稳健性检验得到基准模型相似结果,其中对制造业增长指标的正向影响较为显着但对制造业结构优化指标的正向影响效应较弱。（6）中国商业银行金融创新存在协同不足的问题。通过加入交互项的稳健性检验验证了基准模型结果的稳定性,并可得:中国商业银行金融创新存在协同效应差异性,商业银行金融创新与资本积累指标对实体经济增长发挥协同效应趋于正向,商业银行金融创新与科技研发指标发挥协同效应则趋于负向。第六章,主要基于2009年3季度至2019年2季度共40期的全国经济变量数据和十六家主要上市商业银行数据,从时间序列角度纵向验证商业银行微观主体的金融创新对宏观实体经济增长“微观-宏观”的作用机制。具体包括:（1）本文选取金融业务创新发展（规模）维度、金融业务创新效能维度、金融创新风控维度、金融科技创新维度以及创新支持实体经济需求维度等五大维度下16家中国上市商业银行2009Q3-2019Q2的15项相关指标,通过主成分分析法（PCA）量化微观视角下各商业银行金融创新指数,结果表明:中国银行、建设银行、工商银行以及交通银行金融创新指数占据前四位主要得益于上述银行业务创新规模较大,而北京银行、招商银行以及中信银行等创新效能高的中型银行紧随其后。（2）基于16家上市商业银行金融创新指数构建商业银行金融创新指数（BII）并观察该指数趋势,分析其阶段特征。结果表明:该指数在样本期间内呈现平稳增长趋势,分阶段来看,BII经历持续增长期（2009Q2-2012Q4）,波动调整期（2013Q1-2017Q4）以及转型回升期（2018Q1-2019Q2）等三个阶段。供给侧改革背景下,在经历一段时期的波动后,商业银行经过业务转型与调整金融创新指数稳步回升。（3）构建供给侧背景下商业银行金融创新与实体经济增长间接作用机制（包含资本积累、技术进步以及产业升级等宏观指标）和直接作用机制（包含实体经济融资规模与融资成本、储蓄投资转换等金融指标）的SVAR实证模型并验证其有效性。实证结果表明:第一,无论是在间接作用机制还是直接作用机制下,商业银行金融创新对实体经济增长都具有拉动作用并呈现短期快速拉动,中期波动,长期相对平稳的态势且商业银行金融创新对实体经济增长的贡献度最高;第二,间接作用机制下商业银行金融创新对实体经济增长的促进作用较直接作用机制更明显相关系数更大,商业银行金融创新应更注重精准支持实体经济要素积累与结构优化;第三,间接作用机制下商业银行金融创新对资本积累影响存在反复,对技术进步和产业升级具有积极影响但持续时间较短;第四,直接作用机制下,商业银行金融创新对融资规模具有微弱正向作用且存在时滞性,但有利于融资成本降低,有利于优化储蓄投资转换职能。第五部分,基于第三章需求分析、第四章机理分析与数理推导、第五章和第六章实证分析提出供给侧改革背景下商业银行金融创新支持实体经济增长的总体方向和行动路径建议,即本文第七章。具体包括:（1）提出供给侧改革背景下商业银行金融创新支持实体经济增长的总体方向。即:紧扣供给侧改革主旋律,优化资源要素配置;坚持适度创新、抑制过度创新;因地制宜开展差异化金融创新;有效促进科技与金融融合以及建立适应外部经济转型特征的组织架构和制度等。（2）提出供给侧改革背景下商业银行支持实体经济增长的业务创新行动路径,包括:开发符合动能转换需求的的金融产品支持产业优化升级、整合综合金融服务能力支持“三去一补”、完善融资产品利率定价机制以缓解企业融资约束、线上与线下业务融合发展以及优化资产负债管理等。（3）提出供给侧改革背景下商业银行支持实体经济增长的金融科技创新行动路径,包括:运用大数据技术发掘和评价客户、运用云计算技术搭建业务平台、运用人工智能技术推动关键领域智能化改造、运用区块链技术打造高效产品和服务体系以及综合应用技术实现融合创新等。（4）提出供给侧改革背景下商业银行支持实体经济增长的组织与制度创新行动路径,包括:搭建以业务为导向的矩阵式组织架构、完善金融创新制度、构建金融创新协同保障机制等。总之,本文通过相关研究丰富商业银行金融创新促进实体经济增长的相关理论,为供给侧改革背景下商业银行如何有效开展金融创新以更好地支持实体经济增长提供可行建议。
刘济浔[8]（2020）在《新创企业决策逻辑的研究 ——基于感知性创业控制的视角》文中认为创业活动正强劲地涌现于世界各地,新创企业正成为活跃的经济体。这些新创企业遍及整个市场经济,它们通过技术创新和商业变革,改变了市场结构,已成为全球经济发展的原动力。然而,新创企业因其内外部环境的不确定性和新进入者缺陷叠加,失败率居高不下,提高创业决策的有效性和新创企业的存活率,不仅事关创业团队的前途命运,而且也是提高全社会创业资源利用率的最佳办法。为此,本研究以新创企业为研究对象,以创业活动中浮现的创业机会为切入点,以效果逻辑理论和计划行为理论为指导,通过引入感知性创业控制这一构念并构建“创业条件感知-感知性创业控制-创业决策逻辑”的理论模型,研究了创业者的创业活动中的决策,证明了感知性创业控制在创业决策逻辑与创业条件感知之间发挥着显着的中介效应,以及不同群体的创业者特征呈现的调节作用。本研究还采用纵向的案例研究法建立了创业决策逻辑的动态模型,证明了效果逻辑和因果逻辑长期共存。本文首先研究了创业条件的感知对感知性创业控制的影响。具体的研究发现包括三个方面:持续增加的环境不确定性将导致创业者主动寻找替代方案,增加机会的搜索和利用的范围,从而增加感知性创业控制,而持续减弱的环境不确定性将导致创业者聚集和专注于已有的特定技术和市场,从而减小感知性创业控制;创业资源短缺将激发创业者的智谋,主动增加创业机会的搜索和利用的范围,从而增加感知性创业控制;持续增大的利益相关方压力将导致创业者聚集和专注于已有的特定技术和市场,从而减小了感知性创业控制。不过,环境不确定性感知的作用要稍弱于资源短缺感知和利益相关方压力的感知的影响。同时,感知性创业控制的变化又决定了创业决策逻辑的选择:增加的感知性创业控制促进采用效果推理决策逻辑;减小的感知性创业控制促进采用因果推理决策逻辑。本文还通过创业者特征的三个维度刻画了草根和精英两个不同群体的创业者在创业决策逻辑选择的异同。具体来说,创业者的学习能力增强创业者发现机会并调整创业机会的范围增加感知性创业控制,创业者学习能力也会强化创业者获得资源的能力并强化灵便性和实验,从而更多使用效果决策逻辑;创业者的先验知识有助于形成创业机会的认知框架并与外部资源提供者形成战略同盟,也会强化创业者的创业控制的感知并增加效果决策逻辑的使用机会;创业者的社会网络也有助于增加对不确定环境的洞察力和预见性,强化创业者的创业控制的感知,并最终通过社会网络实现上下游联盟,更有利于效果逻辑使用。本文还运用过程研究视角,研究了新创企业运用效果逻辑和因果逻辑的动态性。结果表明,创业者对效果或因果逻辑关系的采用会随着其在企业创建过程的感知性创业控制的变化而变化。这一发现对将决策逻辑视为稳定趋势,并认为这种稳定采用某一决策逻辑是由创建时的条件（例如经验和不确定性）所决定的研究结论提出了挑战。研究发现,因果逻辑和效果两种决策逻辑会在相当长的时间内共存,同时在初创企业的早期阶段基于灵活应变的效果决策会更加突出,随着时间的推移和新创企业本身的发展,其对技术、产品、市场和创业的成熟度持续增加,它将过渡到更多的基于计划的因果决策逻辑,即便如此,两种逻辑在新创企业的某一阶段仍会共存,只是使用频次发生了变化。本文通过构建新创企业决策的静态和动态模型,揭示了新创企业成败的根本原因,推进了不确定性条件下创业决策逻辑的理论化和操作化。首先,研究提出并认证了“感知性创业控制”的概念、测量和中介作用,一方面将效果逻辑理论的可承担损失和计划行为理论的感知性行为控制融合起来,同时应用这一概念拓宽了对效果和因果决策逻辑的条件和动因的理解,它不仅包含了外部环境不确定性的感知外,还包括了组织内部环境,即资源短缺的感知和利益相关方压力的感知确定为影响效果和因果逻辑的条件,提示了决策逻辑的作用机制。其次,阐明了因果逻辑决策和效果决策逻辑之间的关系。因果逻辑作为完备性为代表的预测性决策和效果逻辑作为启发式为代表的适应性决策,在实际的创业决策中混合并存。该混合逻辑同时使用效果和因果关系,而主导逻辑随时间呈现动态变化,支持并详细阐述了关于新创企业创业决策情境依赖的见解。第三,本研究还研究了包括创业者的学习能力、先验知识和社网络在内的创业者特征对创业决策逻辑的调节机制,特别是通过比较草根和精英创业的异同,为提高创业过程的透视化和创业活动的可管理性,提高创业教育的针对性和有效性,为我国制定差异化的创业激励政策提供直接依据。
刘晓飞[9]（2020）在《我国文化产业的金融支持体系研究》文中提出文化产业作为二十一世纪的朝阳产业,在一国的国民经济体系中扮演着重要角色。文化兴则国家兴,产业强则国家盛,文化产业发展则社会可持续发展。文化产业健康发展是实现社会可持续发展的有效路径。文化是一个民族的灵魂,文化发展是国家发展的重要标志,文化产业是我国国民经济的重要参与环节。政府、企业、学术界已经达成共识,推动文化产业发展以促进我国经济增长。要实现文化产业的稳定发展,金融行业的支持不可或缺。金融是现代经济的基础,也是产业发展的重要基石;另一方面,文化产业的发展同样反作用于金融业。文化金融将为国家金融支持产业发展提供的有效支持。近些年,我国文化产业发展迅速。2018年,我国文化产业的增加值为38737亿元,较2004年增长了10.3倍;2005-2018年,我国文化产业的增加值实现了年均增长18.9%,远远高于同期GDP的增长速度。另一方面,在GDP中所占的比重文化产业增加值也由2004年的2.15%提高到2018年的4.30%,在国民经济中文化产业的比重逐年上升。在文化产业迅速发展的过程中,金融业的支持具有重要的作用,我国拥有充足的金融资源,随着国家的金融体制改革、IPO注册制和互联网金融的相继启动,金融对文化产业的支持力度增强,推动文化产业的发展。然而,现在诸多因素制约着文化产业的发展,金融生态环境欠佳、文化产业本身高风险的特点、融资渠道单一、融资量严重不足而致的文化产业融资约束依然十分严重。因此,如何发挥金融推动作用,构建文化产业的金融支持体系,使文化产业的发展不再受到融资的困扰,已经成为学者和政府部门面临的重要课题。本文尝试构建符合我国文化产业发展的金融支持体系,探讨金融支持与文化产业发展、文化产业安全的互动机理,以便于为政策的制定提供微观基础,从而使政府政策的制定更为有效。文章从文化产业的基本涵义、基本理论出发,分析了我国文化产业发展的现状及文化产业金融支持的现状,分别从我国的财政文化支出、银行业、资本市场、债券融资、保险业、文化产业基金、担保机构及风险投资等方面分析了我国文化产业金融支持的现状,指出文化产业的金融支持中存在的问题在于现存的金融支持体系无法适应文化产业的发展要求。在此基础上通过实证分析的方法探讨了金融支持对于文化产业的效应。包括金融支持对文化产业发展的效应及对保护文化产业安全的效应。在对文化产业发展效应分析中,将数据按我国东部、中部、西部三个部分划分,通过Granger因果检验和主成分回归模型,得出我国文化产业的金融支持对文化产业的发展具有巨大的推动作用。另一方面根据产业安全评价指标体系结构框架,建立文化产业的安全评价体系,通过因子分析法与熵权法分析了金融支持对文化产业的安全效应。通过上述分析可以看出,金融业的支持对文化产业的发展及保护文化产业安全具有非常重要的影响。设计合理的文化产业的金融支持是本文的重点和归宿,文章在借鉴其他国家金融支持文化产业的基础上,认为我国当前金融支持体系并不完善,金融支撑文化产业作用不足,进而对该原因从组成要素及其职能界定的模糊、金融支持体系架构的不完善和政策与监管架构的不完善三方面记性分析。之后,探讨文化产业金融支持体系构成要素,提出构建包括政府、资本市场、商业银行及企业自身在内的涵盖宏观、中观、微观在内的立体式、全方位、多层次的金融支持体系。设计建立包括财政经费支持、银行业、保险业、证券业、投资公司、资本市场及风险投资在内的一系列创新金融工具为支撑的文化金融体系。最后,本文分别从政府政策、金融机构、资本市场、信用担保机制、社会化的融资服务体系建设五个方面提出政策建议。
王鑫[10]（2020）在《减税对中国企业投资的影响研究》文中指出新常态下中国经济增速放缓,党中央提出供给侧结构性改革的举措,从提高供给质量出发,用改革的办法推进结构调整,矫正要素配置扭曲和扩大有效供给,提高供给结构对需求变化的适应性和灵活性,提高全要素生产率以更好满足广大人民群众的需要,促进经济社会持续健康发展。在供给侧改革的政策工具中减税是主要手段之一,减税能够减轻供给主体负担、释放供给主体活力而最终实现供给能力提升。企业供给能力提升集中体现为投资水平上升,在减税降费改革的大背景下,需要回答减税对投资的作用机制是什么?对投资将会产生什么效应?投资主体不同是否存在异质性等问题?本文拟从减税角度研究对投资的影响,希望通过实证提出优化减税政策的建议。征税会提升资本的使用成本,压抑企业对资本的需求,减税之后资本使用成本减小,企业投资成本降低,企业投资增加。本文首先测算中国上市企业投资的资本使用成本,并以此为解释变量建立实证模型验证减税对企业投资规模的影响。在此基础上进一步检验减税对企业投资影响因投资主体所有制不同存在的异质性,以及因投资主体面临风险程度不同存在的异质性。习近平主席在中国共产党第十九次代表大会上的报告中提出“以供给侧结构性改革为主线,推动经济发展质量变革、效率变革”1。新常态下在更深层次上挖掘经济增长新动能,需要从效率上挖掘（李艳和杨如岱,2018）,从创新上挖掘（叶建亮等,2019）,从区位上挖掘（佟家栋,2017）,减税对企业投资效率、投资创新潜力和投资区位存在怎样的影响是税收政策影响企业投资三个极为重要的问题。第一,供给侧改革目标的实现需要优化投资效率,提升企业投资效率是实现企业生产价值最大化、优化资源配置的必然要求。减税可降低由税收给资源配置带来的扭曲进而对企业投资效率产生影响,本文通过实证方法深入分析减税对企业投资效率的影响作用与机制。第二,中国经济增长由高速增长转向高质量增长离不开企业从事创新活动,研发投入是保障创新驱动战略顺利实现的重要资源,税收激励可有效刺激企业提高研发投入、增加创新,本文进一步基于研发投资分析减税对企业投资创新潜力的影响。第三,中国经济进入“三期叠加后”产能过剩与产业升级压力同时摆在面前,经济调整既要着眼于内部也要到外部找寻机会,需借助国际力量尤其是国际投资推动解决。国内目前关于减税对企业投资区位影响的研究不多,减税如何发挥作用推动企业到沿线国家投资以及减税与“一带一路”倡议的交互作用如何更是少有研究涉及,本文最后讨论减税对企业投资区位的影响。本文的研究结论主要有以下五点:一,减税能显着激励企业增加投资。二,因投资主体不同减税对企业投资影响存在异质性。具体而言,减税对国有企业投资影响比民营企业更为显着;减税对高风险创业企业投资影响不显着。三,减税对企业投资效率影响显着,既能抑制企业投资过度也能改善企业投资不足。四,减税对企业研发投资作用明显,不管企业的法定税率降低还是实际税率降低,企业的研发投资强度均显着增长。五,减税对企业对外投资区位选择存在正向影响。减税通过增强中国企业在东道国竞争投资标的的实力,促进中国企业对外直接投资（OFDI）的增加,特别是“一带一路”倡议的提出进一步促进企业投资于沿线国家,减税与“一带一路”倡议互补效应明显。本论文共有八章,各章节具体安排如下:第一章介绍论文的选题背景和研究意义,减税、资本使用成本与投资概念的界定,相关文献综述,研究方法与技术路线,创新与不足等等。第二章梳理减税影响企业投资的相关理论。本章首先介绍减税与企业投资关系理论的发展脉络,简单总结各学派的主要观点,回顾了供给经济学由“萨伊定律”到“凯恩斯主义”再到“供给学派”理论的“否定之否定”发展路径（贾康,2015）。其次运用新古典投资模型对减税影响企业投资的理论机制进行推导与演绎,新古典投资模型将企业自身视为资本的供给者,以此为起点对企业的投资行为进行理论分析。最后总结与分析减税对企业投资影响效应的理论。第三章分析减税影响企业投资的机制,并用中国的上市企业数据进行检验。首先介绍研究的制度背景,通过回顾与梳理1993-2016年的主要减税政策,直观呈现中国减税政策的具体措施与规定。该部分内容详述了中国减税历程,明晰了企业缴纳的具体税收种类和税率级次,为后面的测算与实证分析奠定基础。其次分析减税对企业投资的影响机制,税收提升企业资本使用成本进而抑制企业投资。减税能有效降低企业资本使用成本,刺激企业投资增加,本章使用2000-2016年的上市企业数据测算中国企业的资本使用成本并对企业投资规模进行实证检验。第四章分析减税对企业投资的影响因投资主体不同存在的异质性,包括两个维度的分析:一是企业所有制不同,减税对企业投资的影响是否存在异质性。二是企业面临的风险程度不同,减税对投资的影响是否存在异质性。首先,减税对国有、民营企业投资是否均有改善,本章对此进行分析,具体分别测算我国国有和民营企业的资本使用成本并将此作为解释变量分别对国有和民营企业投资规模进行实证分析。其次创业企业是经济发展的新动能和新引擎,但面临高风险需政府扶持,减税能否引导资本向创业企业倾斜是亟需回答的问题,本章通过实证方法进行分析。本文接下来分别研究减税对企业投资效率、投资创新潜力和投资区位的影响。第五章研究减税对企业投资效率的影响。依靠投资拉动中国经济持续30多年的高速增长,但进入新常态后投资过度和效率低下问题日益突出,“去产能”成为改革重要目标,另一方面投资不足问题也同时存在。减税是否有助于提升企业投资效率、引导资本在不同企业间的均衡配置,本章从总体和局部两个视角进行分析:首先使用固定面板模型整体上研究税负与企业投资效率的关系,并探讨减税影响企业投资效率的机制;其次利用“营改增”作为准自然实验,使用双重差分模型直接分析“营改增”对企业投资效率的影响。第六章研究减税对企业投资创新潜力的影响,针对研发投资进行分析。技术创新在当今中国经济发展中的作用愈发重要,企业研发投入成为影响技术创新和经济高质量增长的关键因素,减税能否引导企业将资本配置于未来带来更多创新的研发资本上是需关注的重要问题。本章使用两个衡量减税的指标:一是企业所得税法定税率,二是企业实际税率即应交税费占营业收入的比率,以实证方法研究减税是否能够激励企业增加研发投资。另外分别检验减税对国有和民营企业研发投资的影响,以识别哪一种减税方式对国有企业和民营企业研发投资作用更为有效。第七章研究减税对企业投资区位的影响。首先研究全球税收竞争背景下外国直接投资（FDI）对一国减税是否敏感,本章利用全球157个国家数据证明一国减税对吸引外商直接投资（FDI）的作用。其次近年来中国对外直接投资（OFDI）增长迅速,母国减税通过影响企业投资的成本与回报而对其国际竞争力产生作用,税收竞争力可转化为企业竞争力从而增强企业走出去的能力和动力。本章使用中国企业的对外直接投资（OFDI）数据实证检验我国减税与企业对外直接投资的关系,并通过进一步的异质性分析发现如果企业对外投资是出于获取资源动机或者分享“一带一路”政策红利动机,减税对企业对外直接投资的促进作用更为显着。第八章为总结和政策建议,对所有的测算和实证结果进行回顾,并针对中国目前减税政策对企业投资活动影响存在的问题,提出改进和完善的政策建议。
二、基于最优规划模型的风险投资与技术创新关系的时间序列分析(英文])（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于最优规划模型的风险投资与技术创新关系的时间序列分析(英文])（论文提纲范文）
（1）科技金融支持科技创新的机制、效果与对策研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究问题、目标与意义 |
| 1.2.1 研究问题 |
| 1.2.2 研究目标 |
| 1.2.3 研究意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.5 创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 国外研究现状 |
| 2.1.1 对科技金融能够并显着促进科技创新的研究 |
| 2.1.2 对科技金融促进科技创新作用存疑的研究 |
| 2.1.3 细分测度科技金融对科技创新贡献 |
| 2.2 国内研究现状 |
| 2.2.1 科技金融对科技创新作用的判定研究 |
| 2.2.2 科技金融对科技创新作用的比较研究 |
| 2.2.3 科技金融对科技创新作用的行业或企业层面研究 |
| 2.2.4 少数基于其它视角或方法的研究 |
| 2.3 研究现状总结 |
| 3 科技创新基本模型分析 |
| 3.1 基本模型的设定 |
| 3.2 单一类型研发项目的企业收益和社会福利 |
| 3.2.1 I型研发的企业收益 |
| 3.2.2 I型研发的社会福利 |
| 3.2.3 Ⅱ型研发的企业收益 |
| 3.2.4 Ⅱ型研发的社会福利 |
| 3.3 企业的最大收益决策和市场均衡的存在唯一性 |
| 3.3.1 企业的研发投入决策 |
| 3.3.2 企业的进入退出决策 |
| 3.3.3 市场均衡的存在唯一性 |
| 3.4 决策层的最优社会福利决策及其存在唯一性 |
| 3.4.1 决策层的最优研发投入决策 |
| 3.4.2 决策层的最优企业数目决策 |
| 3.4.3 最优社会福利决策的存在唯一性 |
| 3.5 对不同风险程度的研发项目的应用分析 |
| 3.5.1 企业的次优研发投入决策 |
| 3.5.2 决策层的最优研发投入决策 |
| 3.5.3 次优和最优研发投入的比较 |
| 3.5.4 次优和最优企业数目的比较 |
| 3.5.5 次优和最优决策差异的成因分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 科技创新扩展模型分析 |
| 4.1 扩展模型的设定 |
| 4.2 定额科技金融与科技创新 |
| 4.2.1 单一类型研发项目的企业收益 |
| 4.2.2 企业的最大收益决策和市场均衡的存在唯一性 |
| 4.2.3 对不同风险程度的研发项目的应用分析 |
| 4.2.4 定额科技金融对科技创新的影响 |
| 4.3 定比科技金融与科技创新 |
| 4.3.1 单一类型研发项目的企业收益 |
| 4.3.2 企业的最大收益决策和市场均衡的存在唯一性 |
| 4.3.3 特例:定比科技金融与定额科技金融的对等情形 |
| 4.3.4 对不同风险程度的研发项目的应用分析 |
| 4.3.5 定比科技金融对科技创新的影响 |
| 4.4 科技奖励与科技创新 |
| 4.4.1 单一类型研发项目的企业收益 |
| 4.4.2 企业的最大收益决策和市场均衡的存在唯一性 |
| 4.4.3 对不同风险程度的研发项目的应用分析 |
| 4.4.4 科技奖励对科技创新的影响 |
| 4.5 混合模式科技金融与科技创新 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 我国科技金融支持的科技创新效应 |
| 5.1 我国高技术产业创新效率测算 |
| 5.1.1 基于DEA方法的效率测算模型 |
| 5.1.2 科技创新指标体系与数据来源 |
| 5.1.3 结果与分析 |
| 5.2 变量选择、模型设定与数据来源 |
| 5.2.1 变量选择 |
| 5.2.2 模型设定 |
| 5.2.3 数据来源 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于复合系统的协同度分析 |
| 6.1 协同学视角下的科技金融创新系统 |
| 6.1.1 子系统定义与属性 |
| 6.1.2 子系统协同发展 |
| 6.2 协同度模型设定、指标选择与数据来源 |
| 6.2.1 子系统有序度模型 |
| 6.2.2 复杂系统协同度模型 |
| 6.2.3 协同度指标体系 |
| 6.2.4 数据来源 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 研究结论与政策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 本文不足之处及进一步研究的建议 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）重庆市风险投资对产业结构升级的影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 风险投资运作机制研究 |
| 1.2.2 风险投资与技术创新的关系研究 |
| 1.2.3 风险投资对风险企业的影响研究 |
| 1.2.4 产业结构升级与区域发展的关系研究 |
| 1.2.5 产业结构升级影响因素研究 |
| 1.2.6 风险投资与产业结构升级相关性研究 |
| 1.2.7 文献述评 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究的创新点 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 风险投资概论 |
| 2.1.1 风险投资的特点 |
| 2.1.2 风险投资的基本要素 |
| 2.1.3 风险投资的运作流程 |
| 2.2 产业结构升级概论 |
| 2.2.1 产业结构升级的内涵 |
| 2.2.2 产业结构升级的测度 |
| 2.3 资源基础理论 |
| 2.4 融资缺口理论 |
| 2.5 信号传递理论 |
| 第3章 重庆市风险投资与产业结构升级现状分析 |
| 3.1 重庆市风险投资现状分析 |
| 3.1.1 重庆市风险投资发展现状 |
| 3.1.2 重庆市风险投资发展的不足 |
| 3.2 重庆市产业结构升级现状分析 |
| 3.2.1 重庆市产业结构升级现状 |
| 3.2.2 重庆市产业结构升级现状对比分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 风险投资对产业结构升级的影响机制 |
| 4.1 风险投资促进高新技术产业发展 |
| 4.1.1 建设环境支撑体系 |
| 4.1.2 提供资金保障 |
| 4.1.3 提供技术资源 |
| 4.1.4 参与企业管理 |
| 4.2 高新技术产业引导产业结构升级 |
| 4.2.1 开发新兴产业 |
| 4.2.2 改良传统产业 |
| 4.2.3 刺激消费需求结构变化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 重庆市风险投资对产业结构升级影响实证研究 |
| 5.1 研究假设 |
| 5.2 变量选取与数据来源 |
| 5.2.1 变量说明 |
| 5.2.2 数据来源 |
| 5.3 风险投资与产业结构升级实证分析 |
| 5.3.1 模型的选择 |
| 5.3.2 时间序列平稳性检验 |
| 5.3.3 协整检验 |
| 5.3.4 多元线性回归结果 |
| 5.3.5 向量误差修正模型 |
| 5.3.6 格兰杰因果检验 |
| 5.4 高新技术产业发展水平的中介效应检验 |
| 5.4.1 中介效应模型 |
| 5.4.2 检验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 主要结论与政策建议 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 落实风险投资税收政策优惠 |
| 6.2.2 扩宽风险投资融资渠道 |
| 6.2.3 加大政府对风险投资的扶持 |
| 6.2.4 创新风险投资人才培养机制 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）我国体育产业高质量发展的金融支持研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 体育产业高质量发展的现实需要 |
| 1.1.2 金融与实体经济关系的重新审视 |
| 1.1.3 体育产业高质量发展的金融诉求 |
| 1.2 问题提出 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 主要内容与研究方法 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 体育产业 |
| 2.1.2 高质量发展 |
| 2.1.3 体育产业高质量发展 |
| 2.1.4 金融支持 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 经济高质量发展的金融支持研究 |
| 2.2.2 新兴产业发展的金融支持研究 |
| 2.2.3 体育产业发展的金融支持研究 |
| 2.2.4 体育产业高质量发展与金融支持的关系认识 |
| 2.2.5 文献述评 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 产业生命周期理论 |
| 2.3.2 产业结构理论 |
| 2.3.3 产业融合理论 |
| 2.3.4 Schumpeter金融促进理论 |
| 2.3.5 金融结构理论 |
| 2.3.6 金融深化、金融约束与金融内生理论 |
| 2.3.7 系统理论与经济效率理论 |
| 第3章 体育产业高质量发展的金融支持现状与不足 |
| 3.1 体育产业高质量发展的金融支持现状 |
| 3.1.1 政府金融支持现状 |
| 3.1.2 信贷市场支持现状 |
| 3.1.3 债券市场支持现状 |
| 3.1.4 股票市场支持现状 |
| 3.1.5 风险投资支持现状 |
| 3.1.6 其他金融市场支持现状 |
| 3.2 体育产业高质量发展的金融支持不足 |
| 3.2.1 金融支持制度体系亟待完善,金融支持政策工具尚需补充 |
| 3.2.2 金融市场结构失衡问题凸显,直接融资渠道建设存在不足 |
| 3.2.3 风险资本经典功能发生偏离,资本投入可持续性有所欠缺 |
| 3.2.4 新兴金融工具利用不尽充分,体育金融复合人才供给不足 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 体育产业高质量发展的金融支持特征与机理 |
| 4.1 体育产业高质量发展的金融需求特征 |
| 4.1.1 “支柱地位”与扩张趋势: 亟需政策引导的规模化金融支持 |
| 4.1.2 丰富业态与结构演进: 亟需层次多元的系统化金融支持 |
| 4.1.3 投资风险与不确定性: 亟需风险偏好的针对性金融支持 |
| 4.1.4 消费升级与供需优化: 亟需科技赋能的普惠性金融支持 |
| 4.2 体育产业高质量发展的金融支持机理 |
| 4.2.1 金融支持体育产业高质量发展的功能组成 |
| 4.2.2 金融支持体育产业高质量发展的作用机理 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 体育产业高质量发展的宏观金融支持效应分析——基于耦合协调视角 |
| 5.1 研究方案设计 |
| 5.2 研究方法选择 |
| 5.2.1 金融支持体育产业高质量发展的复杂系统特征 |
| 5.2.2 耦合的应用 |
| 5.3 金融支持体育产业高质量发展的耦合机制 |
| 5.3.1 耦合机制的内涵 |
| 5.3.2 金融支持体育产业高质量发展的耦合机理 |
| 5.3.3 金融支持体育产业高质量发展的耦合机制 |
| 5.4 模型构建与数据处理 |
| 5.4.1 耦合测度模型 |
| 5.4.2 灰色关联模型 |
| 5.4.3 序参量体系与数据选取 |
| 5.4.4 熵值赋权处理 |
| 5.5 耦合协调效应分析 |
| 5.5.1 系统发展水平分析 |
| 5.5.2 耦合关联与耦合协调效应分析 |
| 5.5.3 基于剪刀差的进一步讨论 |
| 5.6 耦合协调效应的影响因素 |
| 5.6.1 影响因素识别 |
| 5.6.2 变量选取 |
| 5.6.3 影响因素分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 体育产业高质量发展的微观金融支持效率评价——以上市公司为例 |
| 6.1 研究方案设计 |
| 6.2 研究方法选择 |
| 6.2.1 金融支持体育产业高质量发展的投入产出特征 |
| 6.2.2 方法思路与适用性 |
| 6.3 模型构建与数据处理 |
| 6.3.1 模型构建 |
| 6.3.2 样本选取 |
| 6.3.3 指标测算与数据处理 |
| 6.4 静态效率矩阵分析 |
| 6.4.1 综合金融效率分析 |
| 6.4.2 股权静态效率分析 |
| 6.4.3 债权静态效率分析 |
| 6.5 动态效率演变分析 |
| 6.5.1 金融效率的动态演变 |
| 6.5.2 股权效率的动态演变 |
| 6.5.3 债权效率的动态演变 |
| 6.6 效率收敛性分析 |
| 6.6.1 金融效率的收敛性分析 |
| 6.6.2 股权效率的收敛性分析 |
| 6.6.3 债权效率的收敛性分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 体育产业高质量发展的金融支持系统建模与仿真 |
| 7.1 研究方案设计 |
| 7.2 研究方法选择 |
| 7.2.1 系统动力学原理 |
| 7.2.2 系统动力学组成模块—基于Vensim实现 |
| 7.2.3 系统动力学特点及适用性 |
| 7.3 建模准备 |
| 7.3.1 模型构建原则 |
| 7.3.2 系统边界确定 |
| 7.3.3 模型基本假设 |
| 7.4 模型与变量关系构建 |
| 7.4.1 子系统组成及因果关系 |
| 7.4.2 总系统组成及因果关系 |
| 7.4.3 系统流图设计及主要变量 |
| 7.4.4 变量函数关系确定 |
| 7.5 模型检验 |
| 7.5.1 外观检验 |
| 7.5.2 运行检验 |
| 7.5.3 稳定性检验 |
| 7.5.4 历史检验 |
| 7.5.5 灵敏度检验 |
| 7.6 策略仿真分析 |
| 7.6.1 基础仿真结果 |
| 7.6.2 市场金融策略仿真 |
| 7.6.3 政府金融干预仿真 |
| 7.6.4 金融风险情景仿真 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 结论、建议与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 对策建议 |
| 8.3 局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的科研成果 |
| 附件 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）中国人力资本结构高级化对经济发展的影响机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及结构安排 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 创新之处 |
| 第2章 相关理论与研究综述 |
| 2.1 人力资本理论 |
| 2.1.1 人力资本理论的产生背景 |
| 2.1.2 早期的人力资本思想 |
| 2.1.3 现代人力资本理论 |
| 2.1.4 人力资本理论的发展 |
| 2.2 自主创新理论 |
| 2.2.1 自主创新思想的理论溯源 |
| 2.2.2 自主创新思想的演进 |
| 2.2.3 技术引进向自主创新转变的理论逻辑 |
| 2.2.4 自主创新生态系统构建 |
| 2.3 产业结构升级理论 |
| 2.3.1 产业结构的内涵 |
| 2.3.2 产业结构演进的相关理论 |
| 2.3.3 产业结构升级的驱动因素 |
| 2.4 经济发展理论 |
| 2.4.1 外生经济增长理论 |
| 2.4.2 内生经济增长理论 |
| 2.4.3 经济发展理论的渊源与形成 |
| 2.4.4 经济发展理论的演进与发展 |
| 2.4.5 经济发展的新认识和新变化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 概念界定及指标测度 |
| 3.1 核心概念界定 |
| 3.1.1 人力资本结构高级化 |
| 3.1.2 自主创新 |
| 3.1.3 产业结构升级 |
| 3.1.4 经济发展 |
| 3.2 评价指标选取及测度模型构建 |
| 3.2.1 人力资本结构高级化(HCS)评价指标及测度模型 |
| 3.2.2 自主创新(INN)评价指标及测度模型 |
| 3.2.3 产业结构升级(IU)评价指标及测度模型 |
| 3.2.4 经济发展(EDS)评价指标及测度模型 |
| 3.3 评价指标及测度方法汇总 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 人力资本结构高级化对经济发展的驱动机理研究 |
| 4.1 理论分析及研究假设提出 |
| 4.2 数据处理与模型构建 |
| 4.2.1 数据来源及数据处理 |
| 4.2.2 状态空间模型构建 |
| 4.3 实证检验及结果分析 |
| 4.3.1 状态空间模型估计 |
| 4.3.2 产业结构升级的中介效应检验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 人力资本结构高级化对产业结构升级的驱动机理研究 |
| 5.1 理论分析及研究假设提出 |
| 5.2 数据处理与模型构建 |
| 5.2.1 数据来源及数据处理 |
| 5.2.2 状态空间模型构建 |
| 5.3 实证检验及结果分析 |
| 5.3.1 状态空间模型估计 |
| 5.3.2 自主创新的中介效应检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于人力资本结构高级化的经济发展路径探究 |
| 6.1 理论分析及研究假设提出 |
| 6.2 模型构建及检验 |
| 6.2.1 VAR模型构建 |
| 6.2.2 脉冲响应函数 |
| 6.2.3 方差分解分析 |
| 6.3 基于Bootstrap的传导路径检验 |
| 6.3.1 链式中介理论模型构建 |
| 6.3.2 链式中介效应检验及结果分析 |
| 6.4 中国经济发展可持续路径理论模型构建 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 人力资本结构高级化与经济发展协调前景研究 |
| 7.1 协调机理分析与评价模型构建 |
| 7.1.1 人力资本结构高级化与经济发展协调机理分析 |
| 7.1.2 协调度评价模型构建 |
| 7.2 人力资本结构高级化与经济发展协调效应测度 |
| 7.3 人力资本结构高级化与经济发展协调前景预测 |
| 7.3.1 基于BP神经网络的协调发展前景预测 |
| 7.3.2 基于ARIMA模型的协调发展前景预测 |
| 7.4 可持续发展障碍因素分析 |
| 7.4.1 障碍度模型构建 |
| 7.4.2 障碍因素挖掘及结果分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 结论和启示 |
| 8.1.1 主要的研究结论 |
| 8.1.2 相应的对策启示 |
| 8.2 研究局限及未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果及参加项目情况 |
| 致谢 |
（5）GAS框架下的投资组合风险测度与优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究的主要内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究的主要创新和不足 |
| 1.4.1 理论方法的创新 |
| 1.4.2 实证方法的创新 |
| 1.4.3 可能存在的不足 |
| 第2章 GAS理论框架发展及投资组合理论基础与文献综述 |
| 2.1 GAS理论框架研究和应用 |
| 2.1.1 观察值驱动模型与参数驱动模型 |
| 2.1.2 广义回归得分模型框架的提出与应用 |
| 2.2 投资组合风险测度研究 |
| 2.2.1 风险测度理论方法的选择与组合测度研究 |
| 2.2.2 基于高频数据的投资组合的风险测度问题 |
| 2.3 投资组合优化研究 |
| 2.3.1 投资组合理论的提出 |
| 2.3.2 经典投资组合理论下投资组合优化的研究分支 |
| 2.3.3 期现货投资组合套期保值优化问题 |
| 2.4 研究述评 |
| 第3章 GAS理论框架及其在金融时间序列的风险测度的应用 |
| 3.1 GAS理论框架 |
| 3.1.1 GAS框架模型的基本设定 |
| 3.1.2 GAS框架模型的估计 |
| 3.1.3 GAS框架模型的再参数化 |
| 3.1.4 模型的辨识问题 |
| 3.2 基于GAS框架的GARCH模型改进 |
| 3.2.1 GAS-GARCH-sst模型的构建 |
| 3.2.2 基于GAS框架的GAS-GARCH-sst风险测度模型的构建 |
| 3.3 基于GAS框架的金融资产风险测度与预测 |
| 3.3.1 数据的选择 |
| 3.3.2 描述性统计 |
| 3.3.3 数据的检验 |
| 3.3.4 模型的估计结果与受极端观察值影响对比 |
| 3.3.5 金融时间序列的VaR预测 |
| 3.3.6 金融时间序列的VaR预测效果对比 |
| 3.4 附录:GAS-GARCH-sst模型的估计结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于R-Vine-Copula-GAS的投资组合测度与优化 |
| 4.1 Vine Copula理论 |
| 4.1.1 Copula函数的定义 |
| 4.1.2 Pair Copula的构建与R Vine |
| 4.1.3 Vine-Copula的数组表示方式 |
| 4.1.4 R-Vine Copula密度的估计 |
| 4.1.5 R-Vine分布的选择 |
| 4.2 基于GAS框架的投资组合风险测度分析 |
| 4.2.1 样本数据的选择与预处理 |
| 4.2.2 MST-PRIM算法下的R-Vine结构 |
| 4.2.3 R-Vine Copula的参数估计结果 |
| 4.2.4 单一资产的边缘分布估计 |
| 4.2.5 GAS-R-Vine-Copula模型的仿真模拟与风险预测方法设定 |
| 4.2.6 基于GAS框架下的投资组合VaR比较分析 |
| 4.3 GAS框架下的R-Vine-Copula多维资产组合优化模型 |
| 4.3.1 Markowitz的投资组合理论 |
| 4.3.2 Mean-VaR投资组合 |
| 4.3.3 Mean-CVaR的投资组合 |
| 4.3.4 最小VaR投资组合和最小CVaR投资组合的有效前沿 |
| 4.3.5 GAS框架下的投资组合优化效果比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于GAS框架的高频多元资产波动率模型的设计与应用 |
| 5.1 Wishart-GARCH模型 |
| 5.1.1 模型的假设 |
| 5.1.2 GAS框架下的模型优化 |
| 5.1.3 模型的估计 |
| 5.2 基于GAS-Wishart-Realized-GARCH模型的高频多元资产波动率的实证研究设计 |
| 5.2.1 数据的选取与高频数据清洗 |
| 5.2.2 基于刷新时间抽样的样本调整 |
| 5.3 基于GAS-Wishart-Realized-GARCH模型的高频多元资产波动率的估计结果分析 |
| 5.3.1 基于子抽样的降噪方法 |
| 5.3.2 GAS-Wishart-Realized-GARCH模型的估计结果分析 |
| 5.4 基于GAS-Wishart-Realized-GARCH模型的高频多元资产波动率预测能力比较分析 |
| 5.4.1 基于样本外数据的降噪技术的完善 |
| 5.4.2 评价预测效果的损失函数 |
| 5.4.3 样本外GAS-Wishart-Realized-GARCH模型的估计结果 |
| 5.4.4 GAS-Wishart-Realized-GARCH模型和EWMA模型预测效果比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6 章 基于GAS框架的期现货投资组合的套期保值优化 |
| 6.1 期现货套期保值的理论基础和模型设计 |
| 6.1.1 套期保值理论 |
| 6.1.2 基于GAS框架的极值Copula函数模型 |
| 6.1.3 最优套期保值比率比较模型的选择 |
| 6.2 基于GAS框架下的期现货投资组合套期保值优化的实证研究 |
| 6.2.1 数据的选取与预处理 |
| 6.2.2 样本数据的描述性统计 |
| 6.2.3 样本数据的基本检验结果 |
| 6.3 基于GAS框架的期现货投资组合套期保值比率的估计结果分析 |
| 6.3.1 各模型的估计结果 |
| 6.3.2 动态最优套期保值比率估计结果比较 |
| 6.4 GAS框架下的期现货投资组合最优套期保值比率的比较与选择 |
| 6.4.1 套期保值效果的评价方式 |
| 6.4.2 各模型的套期保值效果结果比较 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7 章 结论、建议与研究展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究和投资实践建议 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间学术研究成果 |
| 致谢 |
（6）集装箱班轮运价市场波动及传导特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 航运运价市场波动特征及走势分析研究现状 |
| 1.2.2 航运运价市场波动传导特征研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究的主要问题及内容 |
| 1.3.1 研究的主要问题 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究思路及技术路线 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 研究目的和意义 |
| 1.5.1 研究目的 |
| 1.5.2 研究意义 |
| 2 国际集装箱班轮概述及理论基础 |
| 2.1 国际集装箱航运市场 |
| 2.1.1 国际集装箱航运市场发展 |
| 2.1.2 国际集装箱航运市场特征 |
| 2.2 集装箱班轮运价概述 |
| 2.2.1 集装箱班轮运价定义及构成 |
| 2.2.2 集装箱班轮运价影响因素分析 |
| 2.2.3 集装箱班轮运价指数及其衍生品 |
| 2.3 航运运价波动及传导 |
| 2.3.1 航运运价波动 |
| 2.3.2 航运运价传导 |
| 2.4 复杂网络理论 |
| 2.4.1 复杂网络理论概述 |
| 2.4.2 复杂网络统计特征 |
| 2.4.3 复杂网络基本模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 集装箱班轮运价市场波动特征分析 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 集装箱班轮运价市场波动特征分析模型构建 |
| 3.2.1 波动特征分析模型构建 |
| 3.2.2 波动走势预测模型构建 |
| 3.3 集装箱班轮即期市场运价指数波动特征实证分析 |
| 3.3.1 数据选取与分析 |
| 3.3.2 SCFI波动测算 |
| 3.3.3 SCFI波动特征分析 |
| 3.3.4 SCFI走势组合预测 |
| 3.4 集装箱班轮分航线市场运价波动特征实证分析 |
| 3.4.1数据来源与说明 |
| 3.4.2 SCFI分航线运价波动统计特征 |
| 3.4.3 SCFI分航线运价长期趋势特征 |
| 3.4.4 SCFI分航线运价周期性和季节性波动特征 |
| 3.4.5 SCFI分航线运价不规则波动特征 |
| 3.5 集装箱班轮期货市场价格波动特征实证分析 |
| 3.5.1 数据来源与处理 |
| 3.5.2 SCFI期货价格波动描述性特征 |
| 3.5.3 SCFI期货价格长期趋势特征 |
| 3.5.4 SCFI期货价格季节性波动特征 |
| 3.5.5 SCFI期货价格不规则波动特征 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 集装箱班轮即期运价市场自相关波动传导动力学特性 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 即期市场运价指数自相关波动网络模型构建 |
| 4.2.1 运价指数自相关波动的建立 |
| 4.2.2 运价指数自相关波动符号化过程 |
| 4.2.3 运价指数自相关波动模态粗粒化过程 |
| 4.2.4 运价指数自相关波动网络模型构建 |
| 4.3 即期市场运价指数自相关波动传导动力学特性实证分析 |
| 4.3.1 数据来源与说明 |
| 4.3.2 SCFI自相关波动网络模型构建 |
| 4.3.3 SCFI自相关波动模态统计特征分析 |
| 4.3.4 SCFI自相关波动传导过程中核心模态识别 |
| 4.3.5 SCFI自相关波动模态间传导模式 |
| 4.3.6 SCFI自相关波动传导的集群效应分析 |
| 4.3.7 SCFI自相关波动模态传导媒介能力分析 |
| 4.3.8 SCFI自相关波动模态传导距离分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于格兰杰因果网络的集装箱班轮运价波动传导特性分析 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 分航线运价波动格兰杰因果网络模型构建 |
| 5.2.1 分航线运价波动序列平稳性检验 |
| 5.2.2 分航线运价波动格兰杰因果关系检验 |
| 5.2.3 分航线运价波动格兰杰因果网络模型构建 |
| 5.3 分航线运价波动传导特性实证分析 |
| 5.3.1 数据来源与处理 |
| 5.3.2 SCFI分航线运价波动格兰杰因果网络构建 |
| 5.3.3 SCFI分航线运价波动传导范围 |
| 5.3.4 SCFI分航线运价波动传导距离 |
| 5.3.5 SCFI分航线运价波动传导媒介能力 |
| 5.3.6 SCFI分航线运价波动集聚能力 |
| 5.3.7 SCFI分航线运价波动传导路径 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 集装箱班轮期现货价格市场关联波动传导特征 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.2 期现货价格市场关联波动网络模型构建 |
| 6.2.1 期现货价格关联波动的建立 |
| 6.2.2 期现货价格关联波动符号化过程 |
| 6.2.3 期现货价格关联波动模态粗粒化过程 |
| 6.2.4 期现货价格关联波动网络模型构建 |
| 6.3 期现货价格市场关联波动传导特征实证分析 |
| 6.3.1 数据来源及处理 |
| 6.3.2 SCFI期现货价格市场关联波动网络模型构建 |
| 6.3.3 关联波动关键模态识别与分布特征 |
| 6.3.4 关联波动模态集聚能力分析 |
| 6.3.5 关联波动模态传导距离分布特征 |
| 6.3.6 关联波动模态传导媒介识别及分布特征 |
| 6.3.7 关联波动模态的小团体分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（7）商业银行金融创新与实体经济增长 ——基于供给侧结构性改革背景（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 选题的背景与意义 |
| 1.1.1. 选题的背景 |
| 1.1.2. 选题的意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1. 有关实体经济增长的文献综述 |
| 1.2.2. 有关金融发展的文献综述 |
| 1.2.3. 有关商业银行金融创新的文献综述 |
| 1.2.4. 有关商业银行金融创新与实体经济关系的文献综述 |
| 1.2.5. 文献简评与本文努力方向 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1. 研究框架 |
| 1.3.2. 研究方法 |
| 1.4 研究的技术路线及主要创新之处 |
| 1.4.1. 技术路线 |
| 1.4.2. 主要创新点 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 相关概念的界定 |
| 2.1.1 有关商业银行金融创新的概念与分类 |
| 2.1.2 有关实体经济的界定 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1. 习近平新时代中国特色社会主义经济思想 |
| 2.2.2. 供给侧改革理论 |
| 2.2.3. 金融发展理论 |
| 2.2.4. 关于商业银行金融创新运行机制理论 |
| 2.3 相关理论对本文研究的启示 |
| 第三章供给侧改革背景下商业银行金融创新现状及存在的问题 |
| 3.1. 供给侧改革背景下实体经济增长对商业银行创新的需求分析 |
| 3.1.1. 实体经济与虚拟经济的融合发展是经济增长的基础 |
| 3.1.2. 供给侧改革是实体经济增长的根本动力 |
| 3.1.3. 商业银行金融创新的本质是供给侧改革的重要组成部分 |
| 3.1.4. 供给侧改革背景下实体经济增长要求商业银行持续开展金融创新 |
| 3.2. 中国商业银行金融创新现状及存在的问题 |
| 3.2.1. 中国商业银行金融创新动因 |
| 3.2.2. 中国商业银行金融创新历程 |
| 3.2.3. 中国商业银行金融创新现状与成效 |
| 3.2.4. 中国商业银行金融创新存在问题 |
| 3.3. 国外商业银行金融创新经验与教训 |
| 3.3.1. 国外商业银行金融创新经验 |
| 3.3.2. 国外商业银行金融创新教训 |
| 3.4. 本章小结 |
| 第四章 商业银行金融创新影响实体经济增长的机理分析 |
| 4.1 商业银行金融创新对实体经济的影响效应分析 |
| 4.1.1. 商业银行金融创新的积极作用 |
| 4.1.2. 商业银行金融过度创新的消极作用 |
| 4.2 商业银行金融创新对实体经济增长的间接作用机制分析 |
| 4.2.1. 加强资本积累 |
| 4.2.2. 推动技术进步 |
| 4.2.3. 升级供给端 |
| 4.2.4. 优化需求端 |
| 4.3 商业银行金融创新对实体经济增长的直接作用机制分析 |
| 4.3.1. 增强金融功能 |
| 4.3.2. 推动金融发展 |
| 4.3.3. 优化金融结构 |
| 4.3.4. 影响货币深化 |
| 4.4 商业银行金融创新与实体经济增长关系的数理分析 |
| 4.4.1 假设 |
| 4.4.2 最优路径推导 |
| 4.4.3 平衡增长路径 |
| 4.4.4 数值模拟 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 供给侧改革背景下商业银行金融创新与实体经济增长非线性关系的实证分析-基于面板平滑转换模型(PSTR) |
| 5.1. 关系特征及实证假设 |
| 5.2. 模型建立与变量选取 |
| 5.2.1. 计量模型的建立与说明 |
| 5.2.2. 变量选取 |
| 5.2.3. 数据描述性统计 |
| 5.3. 相关检验 |
| 5.3.1. 线性检验与剩余非线性检验 |
| 5.3.2. 位置参数的确定 |
| 5.4. 实证结果 |
| 5.4.1. 线性模型的结果分析 |
| 5.4.2. 非线性模型的结果分析 |
| 5.4.3. 非线性转换体制的分析 |
| 5.5. 商业银行金融创新对实体经济增长影响的差异分析 |
| 5.5.1. 商业银行金融创新对实体经济增长影响的阶段差异分析 |
| 5.5.2. 商业银行金融创新对实体经济增长影响的区域差异分析 |
| 5.6. 稳健性检验 |
| 5.6.1. 替换自变量-商业银行金融创新与核心实体产业(制造业)发展的非线性关系 |
| 5.6.2. 加入交互项-商业银行金融创新的协同效应 |
| 5.7. 本章小结 |
| 第六章 供给侧改革背景下商业银行金融创新与实体经济增长作用机制的实证分析-基于结构向量自回归(SVAR)模型 |
| 6.1. 商业银行金融创新指数的创建与衡量 |
| 6.1.1. 金融创新指数构建思路 |
| 6.1.2. 金融创新指数维度与指标选取的说明 |
| 6.1.3. 金融创新指数测度过程 |
| 6.1.4. 商业银行金融创新指数测度结果 |
| 6.2. 商业银行金融创新与实体经济增长作用机制的实证分析 |
| 6.2.1. 商业银行金融创新的作用机制分析和实证模型构建 |
| 6.2.2. 变量选取和数据说明 |
| 6.2.3. 模型稳定性与格兰杰检验 |
| 6.2.4. 商业银行金融创新与实体经济增长的间接作用机制实证研究结果 |
| 6.2.5. 商业银行金融创新与实体经济增长的直接作用机制实证研究结果 |
| 6.3. 本章小结 |
| 第七章 供给侧改革背景下商业银行支持实体经济增长的金融创新总体方向及行动路径 |
| 7.1 供给侧改革背景下商业银行支持实体经济增长的金融创新总体方向 |
| 7.1.1 紧扣供给侧主旋律,优化资源要素配置 |
| 7.1.2 坚持适度创新,抑制过度创新 |
| 7.1.3 因地制宜,实行区域差异化金融创新 |
| 7.1.4 推进科技和金融的深度融合,提升商业银行金融创新效能 |
| 7.1.5 建立适应外部经济转型特征的组织架构和制度 |
| 7.2 供给侧改革背景下商业银行支持实体经济增长的业务创新行动路径 |
| 7.2.1. 开发符合动能转换需求的金融产品支持产业优化升级 |
| 7.2.2. 整合金融综合服务能力,支持三去一补 |
| 7.2.3. 完善融资产品利率定价机制,缓解企业融资约束 |
| 7.2.4. 线上与线下业务融合发展,丰富民生类金融产品 |
| 7.2.5. 优化资产负债管理,提升银行经营稳健性 |
| 7.3 供给侧改革下商业银行支持实体经济增长的金融科技创新行动路径 |
| 7.3.1. 运用大数据技术发掘和评价客户 |
| 7.3.2. 运用云计算技术搭建集约化业务平台 |
| 7.3.3. 运用人工智能技术推动关键领域的智能化改造 |
| 7.3.4. 运用区块链技术打造高效产品和服务体系 |
| 7.3.5. 综合应用多种技术实现融合创新 |
| 7.4 供给侧改革背景下商业银行支持实体经济增长的组织与制度创新行动路径 |
| 7.4.1. 商业银行主业经营组织架构创新的框架设计 |
| 7.4.2. 商业银行混业经营组织架构创新的框架设计 |
| 7.4.3. 建立与完善适应商业银行金融创新的制度 |
| 7.4.4. 构建商业银行组织架构与制度协同运行保障机制 |
| 第八章 主要结论与研究展望 |
| 8.1. 主要研究结论 |
| 8.2. 本文研究不足 |
| 8.3. 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间论文发表情况 |
（8）新创企业决策逻辑的研究 ——基于感知性创业控制的视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号及缩略写说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 理论背景 |
| 1.1.2 现实背景 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.2.1 创业决策逻辑的内在机理 |
| 1.2.2 创业决策逻辑的影响因素 |
| 1.3 研究路线和方法 |
| 1.3.1 研究路线 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要创新之处 |
| 1.4.1 提出创业决策核心构念 |
| 1.4.2 揭示创业决策机制 |
| 1.4.3 阐明创业决策变化规律 |
| 1.4.4 甑别创业者的特征 |
| 第二章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 创业理论 |
| 2.1.1 创业机会视角 |
| 2.1.2 企业成长过程视角 |
| 2.1.3 创业决策逻辑 |
| 2.1.4 创业理论述评 |
| 2.2 计划行为理论 |
| 2.2.1 感知的行为控制 |
| 2.2.2 创业自我效能感 |
| 2.2.3 感知性创业控制 |
| 2.2.4 计划行为理论述评 |
| 2.3 社会网络理论 |
| 2.3.1 网络结构 |
| 2.3.2 社会资本 |
| 2.3.3 创业生态系统及新创企业 |
| 2.3.4 社会网络理论的述评 |
| 2.4 技术创新理论 |
| 2.4.1 创新战略及过程管理 |
| 2.4.2 创新生态系统中的组织 |
| 2.4.3 技术创新的组织惰性 |
| 2.4.4 技术创新与组织述评 |
| 第三章 研究模型与主要假设 |
| 3.1 创业条件感知与感知性创业控制 |
| 3.1.1 环境不确定性的感知 |
| 3.1.2 创业资源约束的感知 |
| 3.1.3 利益相关方压力的感知 |
| 3.2 感知性创业控制与创业决策逻辑 |
| 3.2.1 感知性创业控制相关的关键概念 |
| 3.2.2 感知性创业控制与创业决策 |
| 3.3 不同群体创业者的特征差异及其影响 |
| 3.3.1 创业者的学习能力 |
| 3.3.2 创业者的先验知识 |
| 3.3.3 创业者的社会网络 |
| 第四章 量表开发与实证研究 |
| 4.1 研究样本 |
| 4.1.1 研究对象 |
| 4.1.2 研究样本 |
| 4.2 量表开发与变量测量 |
| 4.2.1 新量表的开发 |
| 4.2.2 成熟量表的选用 |
| 4.3 数据分析方法 |
| 4.3.1 描述性统计分析 |
| 4.3.2 信度和效度分析 |
| 4.3.3 相关分析和回归分析 |
| 4.4 研究假设的验证 |
| 4.4.1 创业条件感知作为自变量 |
| 4.4.2 感知性创业控制的中介作用 |
| 4.4.3 创业者特征的调节效应 |
| 第五章 创业决策逻辑的动态性研究 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 过程视角 |
| 5.1.2 案例选择 |
| 5.1.3 数据收集 |
| 5.2 数据编码 |
| 5.2.1 创建决策事件列表 |
| 5.2.2 效果逻辑和因果逻辑的编码 |
| 5.3 分析战略 |
| 5.3.1 案例内两种逻辑的应用 |
| 5.3.2 案例间两种逻辑的比对 |
| 5.3.3 两种逻辑的共存与交互 |
| 第六章 结果与讨论 |
| 6.1 创业条件客观不确定性的影响 |
| 6.1.1 基于事件的决策 |
| 6.1.2 基于创业机会的决策 |
| 6.1.3 基于感知性控制的决策 |
| 6.2 创业者特征主观不确定性的影响 |
| 6.2.1 创业者特征和精英与草根创业 |
| 6.2.2 精英与草根决策逻辑差异的表现 |
| 6.2.3 精英与草根决策逻辑差异的根源 |
| 6.3 创业决策逻辑的动态性模型 |
| 6.3.1 混合决策逻辑 |
| 6.3.2 转换触发条件 |
| 6.3.3 动态决策模型 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 理论贡献 |
| 7.1.1 提出创业决策的核心构念 |
| 7.1.2 发展创业决策逻辑的混同模式 |
| 7.1.3 提出创业者的跃升路径 |
| 7.2 实践应用与展望 |
| 7.2.1 助力创业政策制定 |
| 7.2.2 提示创业教育本质 |
| 7.2.3 为创业者建言指路 |
| 7.3 研究局限和未来建议 |
| 7.3.1 研究数据与样本 |
| 7.3.2 未来研究建议 |
| 参考文献 |
| 附录 《新创企业及其决策逻辑》调查问卷 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读博士/硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 学位论文数据集 |
（9）我国文化产业的金融支持体系研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 技术路线 |
| 1.3 本文的创新点 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 相关概念的界定 |
| 2.1.1 文化的涵义及其层次 |
| 2.1.2 文化产业的内涵 |
| 2.1.3 文化产业的分类 |
| 2.1.4 文化产业的融资约束 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 金融发展理论 |
| 2.2.2 产业发展理论 |
| 2.2.3 产业安全理论 |
| 2.3 相关研究综述 |
| 2.3.1 文化产业的研究综述 |
| 2.3.2 文化产业安全的研究综述 |
| 2.3.3 金融支持文化产业的研究综述 |
| 3 我国文化产业及其金融支持的现状分析 |
| 3.1 我国文化产业的现状分析 |
| 3.1.1 我国文化产业现状分析 |
| 3.1.2 我国文化产业的国际比较 |
| 3.2 我国文化产业金融支持的现状分析 |
| 3.2.1 文化产业的政府财政支持现状分析 |
| 3.2.2 文化产业的社会资本支持现状分析 |
| 3.3 我国文化产业金融支持中存在的问题 |
| 3.3.1 财政税收投入的有限性与文化产业的资金需求量大的矛盾 |
| 3.3.2 政府制度的制约机制与文化产业的高风险性的矛盾 |
| 3.3.3 商业银行的风险规避性使得中小文化企业难以获得贷款支持 |
| 3.3.4 风险投资的发展缓慢不能满足文化产业的融资需求 |
| 3.3.5 资本市场对文化企业融资存在诸多限制 |
| 4 金融支持对我国文化产业的效应分析 |
| 4.1 金融支持对我国文化产业发展的效应分析 |
| 4.1.1 我国金融支持对文化产业的经济效应的实证分析 |
| 4.1.2 基于区域差异性的金融支持对文化产业的经济效应分析 |
| 4.1.3 我国金融支持推动文化产业发展的案例分析 |
| 4.2 金融支持对文化产业安全的效应分析 |
| 4.2.1 金融支持对文化产业安全效应的理论分析 |
| 4.2.2 文化产业安全评价指标体系的构建方法 |
| 4.2.3 综合评价方法选取与数据采集 |
| 4.2.4 文化产业安全的实证评价分析 |
| 4.2.5 金融支持对文化产业安全的影响分析 |
| 5 文化产业发展的金融支撑:基于部分国家的经验与借鉴 |
| 5.1 美国文化产业的金融支持体系 |
| 5.1.1 多层次的资本市场保证文化产业的融资需求 |
| 5.1.2 多渠道的资金来源对文化产业的金融支持 |
| 5.1.3 美国政府的政策支持 |
| 5.2 日本文化产业的金融支持体系 |
| 5.2.1 日本政府对文化产业的资本支持 |
| 5.2.2 社会多渠道对文化产业的金融支持 |
| 5.2.3 金融机构对文化产业的资金支持 |
| 5.2.4 多层次的资本市场为文化企业提供直接融资 |
| 5.3 韩国文化产业的金融支持体系 |
| 5.3.1 政府通过制定政策促进金融业支持文化企业 |
| 5.3.2 金融业增加对文化产业的资金扶持 |
| 5.3.3 社会资本通过多渠道支持韩国文化产业 |
| 5.4 启示与借鉴 |
| 5.4.1 政府在文化产业的金融支持体系中处于主导地位 |
| 5.4.2 投资主体的多元化和投资渠道的多样化 |
| 5.4.3 完善信用担保体系 |
| 5.4.4 建立多层次的资本市场 |
| 6 我国文化产业金融支持体系的设计 |
| 6.1 我国金融支撑文化产业作用不足的原因分析 |
| 6.1.1 金融支持体系组成要素及其职能界定的模糊 |
| 6.1.2 金融支持体系运行架构的不完善 |
| 6.1.3 金融支持政策与监管架构的不完善 |
| 6.2 构建文化产业金融支持体系中的构成要素 |
| 6.2.1 文化产业金融支持体系中的交易主体 |
| 6.2.2 文化产业金融支持体系中的组成要素 |
| 6.3 我国文化产业金融支持体系的设计 |
| 6.3.1 商业银行支持文化产业的运行架构设计 |
| 6.3.2 保险业支持文化产业的运行架构设计 |
| 6.3.3 资本市场支持文化产业的运行架构设计 |
| 6.3.4 风险投资支持文化产业的运行架构设计 |
| 6.4 金融支持文化产业的政策与监管架构设计 |
| 6.4.1 货币政策支持文化产业的架构设计 |
| 6.4.2 金融监管支持文化产业的架构设计 |
| 6.4.3 财政政策支持文化产业的架构设计 |
| 6.4.4 构建连接各项文化金融各项政策的协调和信息反馈机制 |
| 7 研究结论与政策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 我国文化产业金融支持的政策建议 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）减税对中国企业投资的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 核心概念界定 |
| 1.2.1 减税 |
| 1.2.2 资本使用成本 |
| 1.2.3 企业投资 |
| 1.3 相关文献综述 |
| 1.3.1 减税对投资的影响机理--基于供给学派理论 |
| 1.3.2 减税对投资的影响路径 |
| 1.3.3 减税对投资规模、效率和区位等的影响 |
| 1.3.4 研究评述 |
| 1.4 主体结构与框架 |
| 1.5 研究使用的方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究使用的方法 |
| 1.5.2 技术路线图 |
| 1.6 主要创新与不足 |
| 1.6.1 主要创新 |
| 1.6.2 局限与不足 |
| 2 减税影响企业投资的理论机制分析 |
| 2.1 减税与投资关系理论的演变与发展 |
| 2.1.1 古典和新古典主义减税与投资理论 |
| 2.1.2 凯恩斯主义减税与投资理论 |
| 2.1.3 后凯恩斯主义减税与投资理论 |
| 2.1.4 供给学派减税与投资理论 |
| 2.2 减税影响企业投资的理论机制 |
| 2.2.1 减税与企业资本使用成本理论 |
| 2.2.2 减税与企业投资调整成本理论 |
| 2.2.3 减税与企业投资边际有效税率理论 |
| 2.3 减税对企业投资的影响效应 |
| 2.3.1 减税对企业投资影响的静态效应分析 |
| 2.3.2 减税对企业投资影响的动态效应分析 |
| 3 减税影响企业投资的作用机制及实证证据 |
| 3.1 减税政策的回顾与梳理 |
| 3.2 减税影响企业投资的作用机制 |
| 3.3 减税对企业投资规模影响的实证分析 |
| 3.3.1 资本使用成本的测算 |
| 3.3.2 研究设计 |
| 3.3.3 回归结果和分析 |
| 3.3.4 稳健性检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 减税对企业投资影响的异质性分析 |
| 4.1 减税对不同所有制企业投资影响的分析 |
| 4.1.1 不同所有制企业投资的事实特征 |
| 4.1.2 减税对不同所有制企业投资规模影响的实证分析 |
| 4.1.3 不同所有制企业实证结果差异的原因分析 |
| 4.2 减税对高风险企业投资影响的分析 |
| 4.2.1 中国高风险企业投资的事实特征 |
| 4.2.2 减税对高风险企业投资规模影响的实证分析 |
| 4.2.3 不同风险企业实证结果差异的原因分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 减税对企业投资效率影响的分析 |
| 5.1 减税影响企业投资效率的机制 |
| 5.2 减税对企业投资效率影响的总体分析 |
| 5.2.1 研究设计 |
| 5.2.2 回归结果和分析 |
| 5.2.3 减税对企业投资效率总体影响的异质性分析 |
| 5.2.4 稳健性检验和机制分析 |
| 5.3 “营改增”对企业投资效率影响的分析 |
| 5.3.1 研究设计 |
| 5.3.2 回归结果和分析 |
| 5.3.3 “营改增”对企业投资效率影响的异质性分析 |
| 5.3.4 稳健性检验和机制分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 减税对企业投资创新潜力的影响——针对研发投资的分析 |
| 6.1 减税影响企业研发投资的作用机制 |
| 6.2 中国企业研发投资的事实特征 |
| 6.3 减税对企业研发投资影响的实证分析 |
| 6.3.1 研究设计 |
| 6.3.2 回归结果和分析 |
| 6.3.3 稳健性检验 |
| 6.4 减税对国有和民营企业研发投资的影响分析 |
| 6.4.1 国有企业实证结果和分析 |
| 6.4.2 民营企业实证结果和分析 |
| 6.4.3 国有和民营企业的比较分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 减税对企业投资区位影响的分析 |
| 7.1 减税对投资区位影响的经验证据 |
| 7.1.1 理论机制 |
| 7.1.2 研究设计 |
| 7.1.3 回归结果与分析 |
| 7.1.4 小结 |
| 7.2 减税对中国企业对外直接投资的影响分析 |
| 7.2.1 中国企业对外直接投资概况 |
| 7.2.2 减税对中国企业对外直接投资影响的实证分析 |
| 7.2.3 减税对中国企业对外直接投资影响的异质性分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 总结与政策建议 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.2.1 定向设计减税政策,进一步优化增值税、企业所得税税制 |
| 8.2.2 缓解民营企业融资压力,进一步减税降低民企成本 |
| 8.2.3 降低税收优惠门槛,鼓励创业企业成长与发展 |
| 8.2.4 拓宽研发投资税收优惠,落实研发加计扣除 |
| 8.2.5 降低对外投资货劳税收负担,进一步完善税收抵免制度 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 致谢 |
| 在读期间科研成果 |
四、基于最优规划模型的风险投资与技术创新关系的时间序列分析(英文])（论文参考文献）
- [1]科技金融支持科技创新的机制、效果与对策研究[D]. 陈珊. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]重庆市风险投资对产业结构升级的影响机制研究[D]. 乐孟君. 重庆工商大学, 2021(09)
- [3]我国体育产业高质量发展的金融支持研究[D]. 许嘉禾. 山东大学, 2021(11)
- [4]中国人力资本结构高级化对经济发展的影响机理研究[D]. 潘苏楠. 吉林大学, 2021(01)
- [5]GAS框架下的投资组合风险测度与优化研究[D]. 刘毅男. 吉林大学, 2021(01)
- [6]集装箱班轮运价市场波动及传导特征研究[D]. 汤霞. 大连海事大学, 2021(04)
- [7]商业银行金融创新与实体经济增长 ——基于供给侧结构性改革背景[D]. 滕飞. 广西大学, 2021(07)
- [8]新创企业决策逻辑的研究 ——基于感知性创业控制的视角[D]. 刘济浔. 浙江工业大学, 2020
- [9]我国文化产业的金融支持体系研究[D]. 刘晓飞. 北京交通大学, 2020(06)
- [10]减税对中国企业投资的影响研究[D]. 王鑫. 西南财经大学, 2020(02)