优秀科研成果
大家好：
今天继续向您介绍我校优秀科研成果。本期推介成果来自金融学、经济学、管理科学、文学和计算机科学五个学科，分别是：
1、风险投资、创新能力与公司IPO表现
2、中国虚拟经济与实体经济的关联性---基于规模和周期视角的实证研究
3、一类考虑反S型概率权重的供货中断库存模型
4、从“反战”到“主战”---以与谢野晶子的“满蒙之旅”为中心
5、基于分布式数据流的大数据分类模型和算法
金融学
➽ 论文题目：风险投资、创新能力与公司IPO表现
➽ 作者：张学勇，张叶青
➽ 期刊：《经济研究》, 2016 (10) :112-125
内容概要
本文基于中国状况分析了风险投资对被投资公司的创新能力的影响，并验证了该影响是正向的并且是显著的，从而印证了中国风险投资对创新发展的莫大意义。另一方面，风险投资驱动公司产生的创新能力，能够进一步反映在公司上市后的业绩上。具体而言，通过分组和回归，本文对比分析了同样是风险投资支持，但有、无创新能力的IPO公司的短期和长期市场表现，从而得出结论，证明了风险投资支持的公司IPO时点的创新能力会促进公司上市后的市场表现。换言之，风险投资支持的公司之所以会在上市之后表现突出，是因为风险投资的支持会帮助企业建立良好的创新能力，而创新能力会转化成上市后的市场表现。相反，那些虽然接受了风险投资支持，但是并没有任何专利斩获的公司，上市之后的市场表现无论是从长期还是短期来看，都与非风险投资支持的公司没有显著差异。
由上可见，风险投资通过促进公司创新来推动公司业绩，从而实现IPO公司较好的市场表现。总的结论就是，创新能力对风险投资支持的IPO公司的市场表现具有显著的驱动作用，创新能力的建立才是风险投资支持的公司获得更好的IPO市场表现的关键。如果风险投资支持的IPO公司不具有创新能力，那么它与没有风险投资支持的IPO公司在市场表现方面并没有显著差异。
作者简介
张学勇，中央财经大学研究生院副院长，金融学院教授、博士生导师，中国资产管理研究中心主任。
主持国家自然科学基金两项，中国博士后基金一项，并在Financial Management，Asia-Pacific Journal of Financial Studies , Pacific-Basin Finance Journal，China Journal of Accounting Research、《经济研究》、《管理科学学报》、《金融研究》、《中国工业经济》等重要期刊发表论文多篇，2011年入选教育部新世纪优秀人才培养支持计划，2012年1月至2013年1月在美国宾州州立大学访问研究，中国注册会计师协会会员（CPA）。主要研究方向包括：共同基金与对冲基金的业绩评价、策略分析；量化投资策略构造与数据回测；私人股权投资基金与风险投资的投资策略与回报渠道；公司并购、重组、IPO与价值创造。主要讲授课程：实证金融学、量化投资、高级财务报表分析、大数据、互联网与金融创新、股权投资与资本运作。
经济学（Economics）
➽ 论文题目：中国虚拟经济与实体经济的关联性——基于规模和周期视角的实证研究
➽ 作者：苏治，方彤，尹力博
➽ 期刊：《中国社会科学》, 2017 (8) :87-109
内容概要
传统经济理论认为，以虚拟资本为构成的虚拟经济体系，源自实体经济的发展需求。金融危机爆发以来，世界经济难言复苏，发达国家先后实施非常规量化宽松货币政策，但并未有效刺激经济发展，非常规性货币政策的效果有限，过度依赖货币政策导致虚拟经济急剧膨胀，虚拟经济与实体经济的关系变得扑朔迷离。中国正处于经济结构调整和产业转型升级的关键期，探索虚拟经济与实体经济的关系并进行政策调整尤为重要。
本文通过全球向量自回归模型，从经济规模和经济周期两个视角，刻画中国实体经济与虚拟经济之间的关联性。研究表明，在规模和周期层面，实体经济与虚拟经济均存在背离现象。具体而言，虚拟经济对实体经济的促进作用减弱，甚至对实体经济存在负面冲击即“挤出效应”，大量资金流入股市、债市和房地产市场等，无法对实体经济发展提供有效支撑，严重阻碍实体经济转型升级。针对数量型和价格型货币政策的争论，本文也从虚拟经济与实体经济背离的角度给出了答案，即利率政策能够长期抑制虚拟经济与实体经济背离趋势，优于通过货币供给刺激经济的政策。本文认为应鼓励技术创新从而提高生产效率，引导资金回流实体经济以促进转型升级，打击虚拟经济投机因素，维持虚拟经济适度发展，推动经济“再实体化”，为平稳度过转型升级的关键期保驾护航。
管理科学（Management Science）
➽ 论文题目：一类考虑反S型概率权重的供货中断库存模型
➽ 作者：陈俊霖，赵晓波，王小劼
➽ 期刊：《管理科学学报》, 2016 , 19 (12) :59-70
内容概要
自然灾害、设备损坏、人为失误等因素均能影响供应的连续性，造成供货随机中断环境风险。管理者在随机中断环境下进行库存决策面临极大挑战，对补货点发生供货中断的小概率关键事件尤其关注。行为学研究表明，决策者主观上通常具有高估小概率大损失的风险厌恶行为偏好。针对实践中普遍使用的连续盘点库存系统，能否定量化风险厌恶型决策者对订货时刻点供应商无法供货的小概率主观放大的行为？能否针对性地给出风险厌恶型管理者需要的最优订货策略？
本文基于随机供货中断环境下的连续盘点库存系统，引入反S 型权重函数刻画决策者风险厌恶偏好，利用两个状态连续时间马尔科夫链和更新报酬定理构建了长程平均成本模型。证明了成本函数的单峰性，保证了最优订货策略的唯一性。为使得最优订货量表达式易获取和成本函数的简洁易行，本文进一步设计了近似条件得出了最优订货量的解析表达式及成本的近似误差上界，并配合基准集和随机数据集分别计算了160 组和10 000 组数值实验样本，验证了近似方法的有效性。
相比风险中性决策者，直观上认为风险厌恶型决策者会提高其订货水平以应对风险。实际上，对于风险厌恶型决策者而言，选择比风险中性决策者更低的订货量水平可能使得系统运行成本更低。此外，风险厌恶型决策者与风险中性决策者对系统参数的敏感程度也体现出显著差异。特别的，对于供货中断风险发生不频繁，但处理中断敏捷性较差的这类系统，决策者的风险厌恶态度对最优订货量和系统成本的影响较大。
作者简介陈俊霖 博士，副教授
陈俊霖，中央财经大学管理科学与工程学院副教授，清华大学工业工程系博士，研究方向为供应链风险管理，行为运作管理。目前已在国内外知名期刊《Decision Sciences》、《European Journal of Operational Research》、《International Journal of Systems Science: Operations & Logistics》、《管理科学学报》、《中国管理科学》、《运筹与管理》等发表论文十余篇。主持国家自然科学基金青年基金一项，北京市社科基金一项。兼任中国运筹学会行为运筹与管理分会青年理事，中国运筹学会随机服务与运作管理分会理事。
文学（Literature）
➽ 论文题目：从“反战”到“主战”——以与谢野晶子的“满蒙之旅”为中心
➽ 作者：李炜
➽ 期刊：《外国文学评论》, 2017 (3) :49-65
内容概要
与谢野晶子（1878-1942）一生贯穿明治、大正、昭和三个时期，以浪漫主义诗人、社会评论家、女性解放思想家、教育家等多重身份活跃在日本的社会舞台。她一生有两次海外旅行经历，分别是1912年的欧洲之旅与1928年的中国之旅，其中来中国的“满蒙”一带旅行的经历，被美、日、中的数位学者赋予了“晶子思想转变之契机”的重要意义，认为旅行后晶子从反对战争变为了支持战争。本文在分析晶子的来华原因、还原其在华经历的基础之上，对“满蒙之旅契机论”提出质疑，并剖析了晶子思想转变的内在原因。笔者认为，在现实主义的生活态度、“思想”与“感想”混淆的思维模式、思想产生途径及方式等因素的综合影响下，晶子的思想表面呈现出不断变化的“流动”性特点，但其底层一直存在着“凝固”不变的天皇尊崇观。概言之，晶子的思想中包含着“表层/底层”、“纷繁/唯一”、“流动/凝固”、“相对/绝对”、“主义/精神”等多重复杂的二元对立构造，“流动”的战争观只是表层现象，而“凝固”于其思想底层的以天皇尊崇为核心的“国民精神/日本精神”，一直发挥着“指导性”的决定作用。总之，在“流动”与“凝固”的相互叠加与彼此影响下，晶子从“反战”变为“主战”是必然之结果，并非“满蒙之旅”导致的偶然现象。
曾出版专著《都市镜像：近代日本文学的天津书写》、译著《茶道六百年》等；近年发表的论文主要有《“皇国史观”与高群逸枝的“帝国女性主义”》(载《外国文学评论》2017年第2期)、《甲午战争前后日本知识阶层的“天职论”》(载《社会科学研究》2016年第1期）、《寻求“弃作”中的“记忆”——以森三千代的<曙街>为中心》（载《外国文学评论》2015年第3期）等。
计算机科学（Computer Science）
➽ 论文题目：基于分布式数据流的大数据分类模型和算法
➽ 作者：毛国君，胡殿军，谢松燕
➽ 期刊：《计算机学报》, 2017 (1) :161-175
内容概要
大数据时代已经到来！然而到底什么是大数据，其实仍在探索中。一方面，不同的学科领域会有不同的理解；另一方面，大数据的提出是应用驱动的，在还没有彻底弄清它的内涵及外延条件下就已经成为热点名词。最流行的刻画是4V( Volume，Variety、Velocity、 Value) 属性，即数据容量大、结构多样性、集聚速度快和高价值。事实上， 4V属性给出的是大数据的表象特征，很难进行形式化研究。因此，寻找更利于形式化描述和分析的典型大数据的技术特征成为近年研究的聚焦点。
本文重点聚焦在具有典型的分布式和流动性技术特征的大数据的形式化描述及其分类挖掘问题上。首先，传统的分类挖掘方法以单一学习样本集为基础，而大数据的分布式收集特性决定分类学习需要分布式进行；其次，动态流动的流式大数据和传统数据库存储的静态数据有显著的不同，不可能一次性将所有数据存储起来再进行离线式的挖掘，必须探索在线实时的收集技术和时间增量式的挖掘方法。简单地说，本文建立分布式数据流的概念形成大数据的有效表达，在此形式化框架下，利用机器学习、数据挖掘以及分布式计算等手段完成大数据的智能化分析。在分布式数据流的概念下，分布式和快速流动的大数据就像一个多河流构成的复杂水域，而大数据分析师就是一个多层次的水质分析机构，每个分支有自己的分析师可以分析局部的变化，而综合了这些分析师的集体智慧就能掌握这个水域的全局性变化趋势。
作者简介
毛国君
中央财经大学信息学院教授。
自1999年以来一直从事数据挖掘相关的研究工作。已发论文100余篇，其中被SCI和EI检索40余篇次、在《计算机学报》、《软件学报》等国内一级学报也发表论文20余篇。近五年发表的论著在中国期刊网和外文期刊网的全文数据库中被他引的次数1200余次。是计算机学会生物信息专委会、人工智能智能服务专委会委员。也承担北京市计算机教育研究会理事等学术工作。近年承担过20余个学术会议(如ICDM99、DMIN16)的程序委员会委员工作。2次参与国家自然科学奖(信息学科组)会评、多次参与国家自然科学奖网评、多次参加北京市自然科学奖网评及会评等工作。
编辑人：陈钿钿
初审人：朱益纯
终审人：徐芳
指导老师：徐芳
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