区域金融生态环境对小企业融资影响的实证研究

从经济基础、地方金融发展、信用环境、政府行为和法制环境五要素中选取18个指标,构建区域金融生态环境评价指标体系。通过因子分析法,筛选出具有代表性的5个指标作为实证考察变量,探讨区域金融生态环境对小企业融资的影响程度。实证结果表明：企业诚信和区域金融发展对小企业融资的影响最大。最后结合理论分析和实证结果,对优化区域金融生态环境、缓解小企业融资困难提供建议。     

星级酒店人性化财务管理目标探讨

人性化管理已逐渐提升为现代星级酒店管理的主流管理理念,星级酒店财务管理也不例外。以人性化管理为出发点,分析目前星级酒店传统财务管理目标存在的不足,提取人性化管理与财务管理目标的焦点,并就财务管理目标的制定、执行与人性化管理的结合提出了相应的策略,为企业达到价值最大化的财务目标提供有力保障。     

我国公办高校财务信息公开研究

随着教育体制改革的不断深化,公办高校的招生规模不断扩大,办学资金逐年增加,资金来源渠道也呈多元化趋势发展。社会公众有权知道财政资金的去向,支出是否合理,故高校的财务信息面向社会公开将是一种必然趋势。但高校财务信息公开作为政府信息公开的重要组成部分才刚刚起步,公开的内容与人大和社会各界的要求还有一定的差距。本文从目前我国公办高校财务信息公开的现状及问题入手,提出推进高校财务信息公开的几点建议,以真实、完整、及时地反映高校财务的运行状况,接受社会公众的监督。     

高校财务会计的监督困境及完善对策

在概述高校财务会计监督内涵和意义的基础上,分析了当前我国高校财务会计监督与时代要求不相符的一些困境,包括重要性认识不够、监督机制不健全、监督机构不合理、监督人员不“给力”等,给出了完善高校财务会计监督的对策建议.     

金融数学专业“概率论”课程教学例题选题研究

“概率论”是金融数学专业的一门重要基础课程,文章举例说明了在“概率论”教学中如何将金融问题融入到课程内容中,以提高学生学习数学的积极性,培养学生的金融数学思维,为金融数学专业的课程学习奠定良好的基础。     

连云港市金融中介支持科技企业研究

研究企业科技创新的金融支持问题,对于促进企业科技创新能力的发展,实现建立创新型国家的目标,促进经济结构转型具有极为重要的意义。选取连云港市2002—2012年间科技创新与金融支持的相关数据进行实证分析,通过单位根检验、协整分析与格兰杰因果检验得到以下结论:金融规模与科技创新长期正相关,金融效率与科技创新负相关。并在此基础上,提出了促进连云港市科技创新金融支持的意见与建议。     

结合PCA的SVM方法在学校财务风险预警中的运用

利用支持向量机方法对中职学校财务风险进行预测,设置22个评价指标,运用主成分分析降维处理数据,然后通过Libsvm进行实验。通过对评价指标的主成分分析,发现前8个主分量的累计贡献率为89.18%,占有绝对重要的比重。选取前8个主分量为支持向量机的输入,最后得到5组实验数据,平均预测分类精度为93.75%,表明支持向量机方法在财务风险预测中的可行性和实用性。     

高等学校财务管理信息化建设研究

高校财务信息化是财务管理的重要组成部分。利用现代信息技术对高校财务管理工作模式进行业务流程重组,支持了高校财务管理与决策,提高了高校资金使用的效益与效果。文章阐述了高校财务信息化的发展概况,分析了高校财务信息化建设中存在的问题,构建了高校财务信息化建设的平台,提出了完善高校财务信息化建设的对策。     

A tree approach to options pricing under regime-switching jump diffusion models

A simple, efficient tree is developed to price options in a very general regime-switching jump diffusion model. Under this model, the switching rates of the switching process depend on the underlying stock price process. Sufficient conditions that guarantee the positivity of branch probabilities are provided. Using the regime-switching tree, we approximate Heston's stochastic volatility model with an additional jump component. Finally, we illustrate the effectiveness of the tree method by several numerical examples.     

应用财经新闻挖掘的金融品种价格走势预测

随着经济的不断发展,金融活动中的不确定性日益增加,金融预测受到学术界及金融界的高度重视。人们希望通过获得预测性的判断和推测,掌握金融产品未来的发展趋势和规律。而近期随着互联网发展,出现海量财经信息,仅仅依靠历史价格的数据挖掘技术,不能很好地反映金融市场多元因素的影响。因此,通过挖掘财经新闻信息中的情感倾向信息,结合金融历史价格数据,组合多元线性回归和差分自回归滑动平均模型,提出了一种基于财经新闻信息挖掘的金融价格走势预测方法,通过实际数据验证,表明该方法可以获得较为准确的预测结果。