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[期刊] 经济管理  [作者] 林锋  罗瑾琏  
员工的低绩效是任何一个企业都无法回避的。若不对低绩效员工实施有效和适当的惩罚,将不仅使得这些员工的低绩效得以延续,还会影响其他员工的士气,进而影响整个团队和组织的绩效。本文在对员工的低绩效进行归因的基础上,以情感反应为切入点,分析各归因情形下所应实施惩罚的轻重程度,以期望为管理低绩效员工提供一些借鉴。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 罗幼喜  李翰芳  
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 罗幼喜  李翰芳  
研究目标:解决随机效应分位回归模型中固定效应和随机效应系数同时估计和选择问题。研究方法:对固定效应和随机效应系数同时实施自适应Lasso惩罚,并为参数估计设计交替迭代算法。研究发现:新方法不仅对随机误差分布具有较强的稳健性,而且在不同稀疏度模型下均有着良好的表现,尤其是在高维情形时。研究创新:本文提出的方法在对模型中重要自变量进行选择的同时能够充分考虑随机效应的影响;交替迭代算法不仅有效解决了需要选择两个惩罚参数的困境,而且收敛速度快。研究价值:为实际工作者对面板数据和纵向数据的分析提供了有效的建模方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 潘莹丽  刘展  宋广雨  
异常值检测方法研究是当今数据分析领域的一个热门问题。传统的基于模型的异常值检测方法,往往是先对模型中的参数进行估计,再检测异常值,但是异常值的存在会影响参数估计值,从而使得异常值检测结果不可靠。文章基于线性回归模型,引入异常值识别变量,提出线性均值漂移模型。在进行低维数据异常值检测时,对漂移项施加SCAD惩罚,利用坐标下降算法同时进行参数估计和异常值检测;在进行高维数据异常值检测时,对模型参数和异常值识别变量分别施加SCAD惩罚,利用坐标下降算法同时进行参数估计、变量选择和异常值检测。基于线性均值漂移模型,采用SCAD惩罚回归的思想设计坐标下降算法,消除了低维和高维数据中异常值的存在对参数估计带来的不利影响。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈逸陶  蒋艳  徐颖  
在采用回归方法进行数据预测时,对呈近似线性关系的因变量和自变量,并非要寻找到其对应的精确的非线性函数,而可在对数据进行修正后继续使用线性回归模型。文章讨论了一种引入惩罚因子的动态回归模型,该方法在传统的多元线性回归模型的基础上,在进行逐步回归的同时,通过不断调整因变量来实现实时更改其变化趋势以达到最佳预测结果的目的。该方法在对上海市历年外国游客人数进行分析和预测时得到了较理想的结果。
[期刊] 统计与决策  [作者] 贺建风  李宏煜  陈飞  
传统的广义回归抽样估计方法有一个严格的假设条件,即研究变量和辅助变量之间呈现线性关系,因此在非线性情形下的估计效果并不理想,而基于模型校准的抽样估计方法则能克服这种缺陷,可以较好地提升估计量的估计精度。文章在梳理已有的非参数超总体模型基础上,结合惩罚样条回归与模型校准估计法,介绍了一种新的基于惩罚样条回归的非参数模型校准估计方法,并在一定的设计条件下阐明了该估计量在模型辅助情况下具有渐近无偏性和服从渐近正态分布等优良性质。进一步的模拟研究结果显示,经过校准的估计量比未校准的估计量具有更高的估计精度,且在超总体模型中,随着非线性程度的增强,该估计量的估计精度比参数估计量有显著的提高。
[期刊] 世界经济  [作者] 何浩然  夏静文  关雯琦  林斌斌  
本文通过构建实验室实验引入现实社会中常见的淘汰式惩罚机制,探究该机制对团队合作行为的影响。在引入淘汰式惩罚机制的重复公共品博弈中,每位团队成员均能观察到其他成员每轮对公共品的贡献,且每4轮获得一次永久性淘汰其他成员的投票权利。当某成员被不少于半数的其他成员投淘汰票后会被逐出团队,意味着其将不能再参加后续博弈轮次并获得收益。研究表明,各团队均有成员使用该惩罚机制淘汰其他团队成员,从而在重复合作过程中不断提高团队的人均贡献并将其维持在较高水平。成员的个人贡献低于团队人均贡献的相对程度越大,其被惩罚的概率就越大。贡献高于团队人均水平的成员比贡献低于人均水平的成员更愿意实施惩罚。在撤掉该惩罚机制后,之前形成的高水平合作未能继续维持。
[期刊] 南方经济  [作者] 陈屹立  张卫国  
通过构建破案率、逮捕率、起诉率和重刑率四个指标来衡量惩罚的确定性和严厉性,借此研究惩罚对犯罪的威慑效应。实证结果发现,无论是惩罚的确定性还是严厉性均对总犯罪率、财产犯罪和暴力犯罪产生了显著的威慑作用。其中破案率的威慑力最强。而无论惩罚的确定性还是严厉性对暴力犯罪的威慑作用均小于财产犯罪。这些结论对治理犯罪及刑事政策的完善都颇具启示意义。
[期刊] 统计与决策  [作者] 罗军  
文章基于Stackelberg博弈模型设定了供应中断惩罚机制,分析了存在供应中断的风险下,当供应商采用MTO方式供应时,双方博弈的结果是:采购商的订货量随着终端市场销售价格和供应商供应中断惩罚成本的提升而提升,随着供应商的稳定性水平、定价水平的增加而降低,这一订货量决策是采购商的Stackelberg博弈最优解。供应商的稳定性水平是决策模型最重要的外界环境变量,当供应中断概率增加时,供应商本能地降低产品报价,来主动规避自身无法回避的供应中断风险,从而刺激采购商提升订货量。
[期刊] 会计研究  [作者] 刘运国  蒋涛  胡玉明  
本文以我国A股410个ST上市公司为样本,侧重从业绩信息的异质性和管理层权力两个方面,研究我国上市公司高管免于薪酬惩罚问题。研究发现:业绩信息异质性越强,管理层权力越大的ST公司高管越有可能免予薪酬惩罚。同时发现短期负债是上市公司高管不能免于薪酬惩罚的重要因素,而开董事会次数越多越能免予薪酬惩罚。本文研究结论证明了最优契约受业绩信息异质性和管理层权力影响,具体而言国有企业主要受管理层权力影响,非国有企业主要受业绩信息异质性影响。
[期刊] 统计与决策  [作者] 曹玉茹  高洋洋  
在回归问题中,惩罚特征即正则化是特征处理的常用方式。但在集成分类问题中,惩罚特征以改善训练效果的研究较少。文章提出一种基于GBDT模型训练的SHAP值对各样本特征惩罚加权,进而提升分类精度的集成模型;其中,对于测试样本的SHAP值估计,通过其与训练集的样本距离权重结合训练集的SHAP矩阵近似得到。实验结果表明:选择GBDT_SHAP值惩罚特征后,模型的预测精度均有显著提升,验证了该算法的有效性。以GBDT_SHAP_GBDT模型为例,其在多组经典数据集上的分类效果良好,且在不平衡数据集上性能突出;若干组仿真实验表明,该方法能使模型快速达到较优且较为稳定的拟合效果,鲁棒性较强。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 周霖  罗幼喜  
针对混合效应模型,在已有的双Lasso正则化分位回归(DLQR)的基础上,结合MCP惩罚,提出了双MCP正则化分位回归(DMQR).通过对惩罚方法的改进,使得模型的拟合效果大大提高.在求解参数时使用交替迭代算法使得每次只用求解单个MCP惩罚的分位回归,并结合针对非凸惩罚的迭代坐标下降法(QICD)使得计算的速度大大提高.在稀疏模型的模拟研究中发现,无论在何种误差条件下,DMQR都能很好的排除冗余变量,效果相对于DLQR有了较大的提升.且在模型的稀疏程度不同时,都能得到很好的模拟结果.
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)  [作者] 周霖  罗幼喜  
针对混合效应模型,在已有的双Lasso正则化分位回归(DLQR)的基础上,结合MCP惩罚,提出了双MCP正则化分位回归(DMQR).通过对惩罚方法的改进,使得模型的拟合效果大大提高.在求解参数时使用交替迭代算法使得每次只用求解单个MCP惩罚的分位回归,并结合针对非凸惩罚的迭代坐标下降法(QICD)使得计算的速度大大提高.在稀疏模型的模拟研究中发现,无论在何种误差条件下,DMQR都能很好的排除冗余变量,效果相对于DLQR有了较大的提升.且在模型的稀疏程度不同时,都能得到很好的模拟结果.
[期刊] 统计与决策  [作者] 焦瑞强  赵联文  刘赪  任桃红  
文章基于贝叶斯学习,将正则化方法从贝叶斯分析的角度展开,在响应变量服从正态分布、回归系数服从指数型先验分布族的条件下,用贝叶斯准则给出了惩罚因子的取值与响应变量、系数的方差之间的关系,并将这一结果应用到岭回归和lasso回归中惩罚因子的选择。实例检验结果表明,当响应变量和系数服从正态分布,惩罚因子的值取二者方差商的方法比岭迹法和广义交叉验证法(GCV)拟合效果更优。
[期刊] 教育发展研究  [作者] 于忠海  赵玮芳  
教育惩罚不能产生预期成效的原因,主要在于一些教师对教育惩罚的内涵、机制和惩罚者角色等的认知比较模糊。基于教育独立性的思考,本文提出教育惩罚是学生有意义学习的重要组成部分,其内涵和机制以尊重生命的自主发展为前提,还承载着道德教育诉求,教师在教育惩罚中扮演着平等参与者、专业监督者和反思学习者等角色。
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