文化创意众筹平台的项目融资绩效研究

   我国进入经济转型机遇期以来,一种新兴的互联网金融模式—众筹,给初创企业及个人创业者提供了全新的营销方式和筹资渠道。众筹融资绩效不仅是创新项目发起人关注的核心问题,也是众筹平台兴衰的决定因素。本文基于创新扩散理论,对众筹项目特征进行理论抽象,构建创新项目融资绩效的影响机制模型,实证分析相对优势、兼容性和可观察性创新特征对众筹项目融资绩效的影响,并探讨项目状态和发起人信息披露在此影响机制中的调节效应。研究结果表明：众筹项目的相对优势和兼容性特征均正向影响众筹项目融资绩效;项目状态和发起人信息披露均正向调节相对优势与项目融资绩效的关系,而负向调节可观察性与项目融资绩效的关系;仅发起人信息披露负向调节兼容性与项目融资绩效的关系。     

众筹项目融资效率的影响因素分析

利用在众筹网上提取的2013~2015年的众筹融资项目的微观数据,借助于多项Logit模型,将不同众筹项目的融资效率的离散化指标作为回归模型的因变量,分析决定众筹项目成功与否的关键因素对众筹项目融资效率的影响.研究结果表明,多项Logit模型能够很好地反映网络互动、投资阈值、质量信号与筹资目标和项目融资效率的关系,实证结果发现众筹项目融资效率会随着四大维度因素的不同而发生变化.     

前期经验型支持者对众筹项目融资成功率的影响研究

基于信号传递理论,探究了前期经验型支持者的支持行为是否会向中后期支持者传递质量信号,进而影响众筹项目的融资成功率。通过实证检验发现,目标融资额前30%中实质性支持的经验型支持者人数、所占比例、历史投资总额、人均历史投资总额与众筹项目融资成功率显著正相关。进一步的研究表明,目标融资额0%~10%、10%~20%、20%~30%三个阶段中的经验型支持者人数对众筹项目融资成功率存在显著影响,而且三个阶段中的经验型支持者人数呈现递减趋势。     

基于BP神经网络的地震预测

地震预测是地理问题研究领域中的一个重要课题.由于引起地震的相关性因素很多,很难建立物理理论模型.神经网络在预测和构造未知时象模型方面具有独特的优势,因而在预测控制领域得到广泛的应用,本文探讨将BP神经网络应用到地震预测中的一种方法.     

基于BP神经网络的图书流通量预测研究

将BP神经网络方法用于高校图书馆图书借阅量的预测研究,设计出用于预测图书借阅量的BP神经网络模型,并用2008年的图书借阅量数据进行网络学习和训练,预测结果具有较高的精度。     

基于BP神经网络的道路交通事故预测研究

随着我国机动化进程的加快,道路交通安全问题越来越受到人们的关注。对道路交通事故进行了机理分析,采用BP神经网络,建立可靠性较高的事故预测模型,提出了可预测事故发生因素导致事故发生概率值的研究方法。     

众筹模式下我国中小企业融资问题研究

党的十九大报告明确提出要加强中小企业发展。长期以来融资难、融资贵是制约中小企业发展的重要瓶颈。因此借助众筹模式拓展中小企业融资渠道单一的弊端是经济新常态中小企业融资模式创新的重要举措。     

基于BP神经网络的机场能见度预测

人们对高质量生活品质的追求,使得人们对于出行的需求与日俱增,而机场终端区的大雾会使跑道视程和能见度降低,直接影响航空安全和航班运行效率,也降低了空中交通流量和空域利用率。为了在不降低机场最低运行标准的前提下,低能见度时仍然正常起降航班,构建了基于BP神经网络算法的低能见度预测模型。将与能见度相关的4种主要气象因子作为输入参数,对普洱思茅机场早晨07:00～07:25能见度进行预测及精度分析。分别得到训练集的拟合效果图,样本集的预测结果图和波动分析图,以及大样本长时间的预测图和精度分析图,使BP神经网络模型的预测总误差的方差为0.1392,决定系数R2达到0.97043,可见该网络具有良好的预测效果,较高的精度和较好的泛化能力。     

基于BP神经网络的电力系统负荷预测

短期电办负荷存在着未知不确定因素和周期性变化的规律,负荷曲线具有相似性;同时受特殊情况的影响,呈现强烈的非线性特性。而神经网络具有较强的非线性映射特性,本文期BP神经网络对电力负荷进行matlab仿真预测。     

基于BP神经网络的机场能见度预测

社会经济的不断发展,使得人们对于出行地需求与日俱增,而天气能见度(VIS)的高低直接影响着人们出行的能力和体验感,尤其是高速公路、航海以及航空运输在能见度低的情况下运行常常会导致发生一系列不必要的损失甚至危及人身安全.能见度是交通运输和气象中的一项重要指标,在民航业的机场终端区,能见度高于400m但仍然不满足安全起降要...     

奖励众筹用户的项目分享意愿研究

利用结构方程模型,从众筹平台和社交网络平台两个层面分析奖励众筹用户的项目分享意愿。研究发现:用户对项目的认可度受到项目展示视觉效果、信息质量、项目创新性以及众筹用户风险感知的影响;在社交网络平台层面,用户的分享意愿受到自我形象表达和社会互动动机的驱动。     

基于BP神经网络的江西省GDP预测

本文基于2000—2016年江西省国内生产总值(GDP)数据,通过建立BP神经网络模型,对江西省2017年以及2018年GDP进行了预测,江西省GDP将在2017年达到19039亿左右,2018年达到19761亿元。     

基于BP神经网络的煤层瓦斯含量预测研究

煤层瓦斯一直以来都是煤矿开采过程中必须面临的一个严峻问题,一旦发生矿井瓦斯事故,后果不堪设想,因此准确测定煤层瓦斯含量,做好提前防治工作十分重要。本文以淮北市邹庄煤矿的若干钻孔瓦斯含量实测数据为研究对象,通过建立BP神经网络模型,学习并检验煤层瓦斯含量。结果表明,BP神经网络能够较好的预测煤层瓦斯含量,为预测煤层瓦斯含量提供了一种可行性研究思路。     

基于改进BP神经网络的灌溉需水量预测研究

为了解决我国农业灌溉自动化程度不够高,灌溉用水量不够精确等问题。本文使用基于遗传算法改进的BP神经网络建立了灌溉需水量预测模型,选取了对灌溉需水量的主要影响因素作为输入数据进行仿真实验,实验结果表明,遗传算法改进的神经网络算法能够准确预测灌溉需水量。     

基于顾客价值视角的众筹项目成功影响因素研究

顾客价值理论探讨了影响顾客消费决策的众多因素,是国内外学者广泛关注的问题。本文选取了国内著名众筹网站———追梦网2012年至2014年间594个众筹项目为研究样本,根据顾客价值理论将其各项指标数据进行梳理,运用Logit回归分析法对平台中影响众筹项目成功的因素进行分析。实证结果显示,项目的服务、形象价值对众筹项目成功存在显著影响;产品、人员价值对其存在一定影响;货币成本对项目成功影响不显著。在此基础上,得出本文的研究结论并给出研究建议。     

基于PCA与GA改进BP神经网络的高速公路项目融资风险评价

针对高速公路项目融资风险评价问题,提出主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)改进BP神经网络相集成的高速公路项目融资风险评价方法。首先利用主成分分析对高速公路项目融资风险评价指标体系降维,然后把降维后的指标数据输入到遗传算法改进的BP神经网络,最后应用该方法对北方某省15条高速公路项目融资风险进行评价。实证研究表明该方法应用到高速公路项目融资风险评价中是可行可靠的。     

奖励型众筹项目筹资完成率的影响因素——来自“众筹网”融资项目的经验证据

文中基于"众筹网"的样本数据对奖励型众筹项目筹资完成率的影响因素进行了实证分析,结果显示:目标筹资额与筹资完成率显著负相关;项目发起地经济发展状况与筹资完成率之间无显著关系,但在公益型项目中显著为负;项目更新次数、项目评论数、项目支持人数等互动因素均与筹资完成率显著正相关;项目宣传视频与筹资完成率之间无显著关系;项目回报时间对筹资完成率无显著影响,但项目回报档次存在显著的正向影响。本研究带来如下启示:首先,互联网众筹融资中应更加关注地域对社会关系构建的影响,而非其经济发展状况的影响。其次,发起方向投资者传递项目质量信号时,其效果还取决于接收方使用该信号的效率高低。     

基于BP神经网络的地球生态的预测

地球生态预测无论在生态效应方面还是在经济效应方面都占有重要地位.考虑到多种因素的影响,本文采用神经网络的预测方法,通过单层次温度预测模型,先后采用了两次网络层,第一层是对气温的预测,然后又对海拔高度和年平均降水量的发展趋势进行分析,最终通过实验数据,得出结论:全球若升高2度,将会有18%～30%的物种灭亡,海平面将上升6.6～9米,土地荒漠化加剧,同时在10～50年之间,气温上升幅度不高,只对生态环境造成轻微影响.     

众筹经验、项目展示、社会支持与筹资绩效——基于576个科技众筹项目的调查

如何提高筹资效率是项目发起人和众筹平台共同面对的主要议题。基于Zhong Chou.com上发生的576个成功的科技众筹项目,实证检验发起人众筹经验、使用的项目展示手段和获得社会支持等变量对筹资资金绩效和时间绩效的影响机理。回归结果表明,是否使用视频对资金绩效和时间绩效均产生显著正向影响,图片数量则仅对时间绩效产生显著正向影响;发起人筹资经历与支持经历均有助于筹资活动获得更快、更大成功;关注人数和分享次数对两种筹资绩效都有显著促进作用。     

基于BP神经网络的订单融资风险预警模型

随着供应链金融服务中订单融资的开展,作为贷款方的银行及其合作代理方物流公司对风险的防范不再仅仅是针对单个融资企业,而是扩展到融资企业所在的供应链中.基于现有研究成果的局限性,将BP神经网络引入订单融资风险预警的研究之中.依据国内外专家对订单融资的研究结果及其内涵的界定,采用问卷调查和深度访谈等方法对订单融资业务的风险类型进行了识别,在此基础上建立了订单融资风险预警指标体系,并构建了基于BP神经网络的订单融资风险预警模型,通过对实例样本的训练和验证,表明所建立的风险预警模型真实、可靠,对供应链金融下订单融资风险预警具有较高的实用价值.