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Data envelopment analysis (DEA), as generally used, assumes precise knowledge regarding which variables are inputs and outputs; however, in many applications, there exists only partial knowledge. This paper presents a new methodology for selecting input/output variables endogenously to the DEA model in the presence of partial (or expert’s) knowledge by employing a reward variable observed exogenous to the operation of the DMUs. The reward is an allocation of a limited resource by an external agency, e.g. capital allocation by a market, based on the perceived internal managerial efficiencies. We present an iterative two-stage optimization model which addresses the benefit of possibly violating the expert information to determine an optimal internal performance evaluation of the DMUs for maximizing its correlation with the reward metric. Theoretical properties of the model are analyzed and statistical significance tests are developed for the marginal value of expert violation. The methodology is applied in Fundamental Analysis of publicly-traded firms, using quarterly financial data, to determine an optimized DEA-based fundamental strength indicator. More than 800 firms covering all major sectors of the US stock market are used in the empirical evaluation of the model. The firms so-screened by the model are used within out-of-sample mean-variance long-portfolio allocation to demonstrate the superiority of the methodology as an investment decision tool. 相似文献
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台商对大陆投资区位选择受地区市场因素、集聚因素、劳动力因素及基础设施基本政策等因素的影响.研究利用1995年至2007年台商投资区位选择的面板数据,首先验证了台商投资区位选择受到经济规模、区域开放程度、台商集聚度、劳动成本等关键因素的影响;并在此基础上,采用变系数面板数据模型重点分析了影响因素的时变特征.主要结论包括:外贸依存度指标的变化表现了台商投资由向外出口产品的模式逐渐转向在国内市场销售的模式;区域资金配套能力表明台商企业近些年呈现了对当地资金配套的需求;集聚因素影响显著性极高,说明台资企业的集聚现象非常显著,这与当前实际发展情况相似;劳动力因素结果说明台商对于劳动力的关注已从劳动力成本向劳动力质量转变等等.这些因素的时变特征,对台商投资大陆区位选择的行为是具有较强的解释力度. 相似文献
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??In this paper, we consider the optimal investment strategy which maximizes the utility of the terminal wealth of an insurer with SAHARA utility functions. This class of utility functions has non-monotone absolute risk aversion, which is more flexible than the CARA and CRRA utility functions. In the case that the risk process is modeled as a Brownian motion and the stock process is modeled as a geometric Brownian motion, we get the closed-form solutions for our problem by the martingale method for both the constant threshold and when the threshold evolves dynamically according to a specific process. Finally, we show that the optimal strategy is state-dependent. 相似文献
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在考虑道德风险的情况下,以均值方差准则为目标研究保险人最优投资问题.假设保险盈余过程服从C-L模型,金融市场上存在一种无风险资产和一种风险资产可供投资,其中风险资产的价格过程服从几何布朗运动.在纯道德风险保险契约设计中,借鉴相关研究对努力水平和效用化努力成本的假设,量化道德风险对盈余过程的影响.在均值方差目标下,建立保险人最优投资问题的广义Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,给出保险人时间一致的均衡投资策略和价值函数.结果显示累计索赔比例参数越大,公司对最优努力水平越敏感,采取措施降低道德风险有利于公司收益提升;努力成本参数越大,公司会降低努力水平减少支出,避免损失. 相似文献
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在Jan Peter Sasse(2011)分析的基础上,进一步放宽其假设条件,利用不完全信息下的信号传递模型,对双边投资协定(Bilateral Investment Treaty,BIT)的信号效应机制进行分析.研究发现:BIT作为东道国传递给投资者的信号,该信号有效的条件在于BIT遵守成本的差异,投资者因此有了区分不同类型东道国的依据.东道国之间的引资竞争关系,会不断升级BIT的版本与内容,直至投资环境较差东道国的遵守成本高至无法覆盖签订BIT所带来的投资收益,此时高标准BIT的二次信号有效.此外,在模型拓展分析的基础之上,试图解释了“为何当前高标准BIT已成为各国所关注的对象?以及投资环境越自由的东道国所签订的BIT标准为何越高?”等问题,这对于理解BIT影响外商直接投资的信号机制提供了新的视角与思路. 相似文献
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在产业转移背景下,考虑港口服务货运需求与刺激货运需求的双重功效,研究海上丝绸之路沿线产业承接地的港口投资建设问题。首先,在现实交通运输网络中加入虚拟链接构建超级网络,用以刻画制造业的转移、生产和运输过程。其次,建立制造业承接地港口投资决策优化模型,用运输阻抗、地价和工资三个内生变量描述港口投资、产业转移与区域经济之间均衡关系。模型以产业承接地港口收益最大为目标,确定承接地港口的投资规模及费率水平。最后,以斯里兰卡的科伦坡口为例进行数值分析,计算海上丝绸之路沿线港口需求与供给间正向反馈的数量关系及上确界,为优化沿线港口投资实现投资利益最大化提供依据。 相似文献
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Erhan Bayraktar Xueying Hu Virginia R. Young 《Insurance: Mathematics and Economics》2011,49(2):194-206
We assume that an individual invests in a financial market with one riskless and one risky asset, with the latter’s price following a diffusion with stochastic volatility. Given the rate of consumption, we find the optimal investment strategy for the individual who wishes to minimize the probability of going bankrupt. To solve this minimization problem, we use techniques from stochastic optimal control. 相似文献
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状态概率的E-Bayes估计与多层Bayes估计 总被引:1,自引:0,他引:1
在文献[1]中提出了参数估计的一种方法--E-Bayes估计并给出了状态概率的E-Bayes估计的定义、E-Bayes估计公式、预测模型及其在证券投资中应用,本文在此基础上将给出状态概率的多层Bayes估计、状态概率的E-Bayes估计的性质--E-Bayes估计,多层Bayes估计的关系.最后,给出模拟算例. 相似文献