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监管型小股东与股价崩盘风险——来自投服中心行权的证据

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系统工程理论与实践 2023年第6期43卷 1610-1629页

作者：汤旭东常海暇任保增彭镇华南理工大学工商管理学院广州510641 厦门大学管理学院厦门361005 广东工业大学管理学院广州510520

2014年成立的中证中小投资者服务中心(投服中心)是中国证券监管的一项重要制度创新.本文手工整理投服中心行权的数据并构建PSM-DID样本,从股价崩盘风险入手考察该制度的投资者保护效果.研究发现,投服中心行权显著降低了被行权企业的股... 详细信息

2014年成立的中证中小投资者服务中心(投服中心)是中国证券监管的一项重要制度创新.本文手工整理投服中心行权的数据并构建PSM-DID样本,从股价崩盘风险入手考察该制度的投资者保护效果.研究发现,投服中心行权显著降低了被行权企业的股价崩盘风险,并且“公开发声”和“参与股东大会”这两种行权方式的效果相对更明显,上述结论经过一系列稳健性检验后依然成立.机制检验表明,行权可以产生“信息效应”和“治理效应”,即投服中心一方面通过挖掘和披露企业的私有信息并带动更多市场关注,从而降低企业的信息不对称程度,表现为媒体报道增加;另一方面,投服中心行权规范了企业的经营和信息披露行为,表现为企业的信息考评等级提升.最后,投服中心行权对股价崩盘风险的防范作用在机构投资者持股比例低、债权人关注度低和四委设立不齐全的企业中更为显著.本文丰富了有关投资者保护和股价崩盘风险领域的文献,对于进一步推进证券监管改革具有重要启示.

关键词：投服中心股价崩盘风险中小投资者保护

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最差情况H_∞辨识的时域设计方法

自动化学报 1998年第2期24卷 154-159页

作者：郑立辉冯珊潘德惠华中理工大学系统工程研究所东北大学工商管理学院

针对最差情况Ｈ∞辨识中最常见的一类模型集，给出了一种基于时域数据的两步辨识算法．第一步通过信息一致性原理把辨识问题转化为受限凸规划问题，第二步利用一个多项式逼近定理在第一步结果基础上，对不确定集中的系统进行逼近，得到... 详细信息

针对最差情况Ｈ∞辨识中最常见的一类模型集，给出了一种基于时域数据的两步辨识算法．第一步通过信息一致性原理把辨识问题转化为受限凸规划问题，第二步利用一个多项式逼近定理在第一步结果基础上，对不确定集中的系统进行逼近，得到辨识出的名义模型．最后分析了辨识算法的局部误差、全局误差和算法的收敛性．

关键词： H∞辨识多项式逼近时域设计系统辨识

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复杂对象系统多目标综合评价的神经网络方法

管理工程学报 1995年第1期9卷 26-33页

作者：王宗军华中理工大学工商管理学院

复杂对象系统多目标综合评价是一个典型的定性与定量相结合的模糊决策问题。本文将神经网络理论应用于复杂对象系统的综合评价，提出了一种基于Ｂ─Ｐ神经网络的复杂对象系统多目标综合评价方法，并对神经网络的结构、神经网络输入指标... 详细信息

复杂对象系统多目标综合评价是一个典型的定性与定量相结合的模糊决策问题。本文将神经网络理论应用于复杂对象系统的综合评价，提出了一种基于Ｂ─Ｐ神经网络的复杂对象系统多目标综合评价方法，并对神经网络的结构、神经网络输入指标属性值的量化方法、神经网络学习及其应用神经网络综合评价的计算机实现算法做了讨论。本文最后介绍了该方法在城市发展水平综合评价中的应用实例。

关键词：经济复杂对象系统多目标综合评价神经网络

基于人工神经网络和专家系统Shel的城市发展水平综合评价专家系统的研究

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计算机工程与设计 1996年第6期17卷 11-19页

作者：王宗军华中理工大学工商管理学院

基于人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统Ｓｈｅｌ（ＥＳＳ），提出一种城市发展水平综合评价专家系统（ＣＣＥＥＳ）的基本结构模式，并对ＣＣＥＥＳ中评价指标规范化方法、基于ＡＮＮ的知识获取方法、基于决策表的知识库自动生成方法以... 详细信息

基于人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统Ｓｈｅｌ（ＥＳＳ），提出一种城市发展水平综合评价专家系统（ＣＣＥＥＳ）的基本结构模式，并对ＣＣＥＥＳ中评价指标规范化方法、基于ＡＮＮ的知识获取方法、基于决策表的知识库自动生成方法以及推理机的工作原理作了描述。ＣＣＥＥＳ现已在ＩＢＭＰＣ３８６／４８６微机上用ＥＳＳ—ＶＰ－Ｅｘｐｅｒｔ和ＴｕｒｂｏＣ、ＦＯＸＢＡＳＥ＋语言实现。

关键词：专家系统神经网络综合评价城市发展