【摘 要】
:
产品众筹作为一种基于互联网的金融创新模式,逐渐成为初创企业获得发展资金的新渠道,由于单期众筹无法满足初创企业发展对资金的持续需求,于是派生出了连续众筹,即在完成一次项目后,持续发起多期项目。近年来的实践中,连续众筹发展迅速,已成为众筹市场不可或缺的组成部分,为初创企业获得成长资金和持续产品改进提供了重要渠道。已有学者从信号理论的视角对连续众筹融资绩效进行了初步探究,但研究中尚未考虑到信号质量与环境
论文部分内容阅读
产品众筹作为一种基于互联网的金融创新模式,逐渐成为初创企业获得发展资金的新渠道,由于单期众筹无法满足初创企业发展对资金的持续需求,于是派生出了连续众筹,即在完成一次项目后,持续发起多期项目。近年来的实践中,连续众筹发展迅速,已成为众筹市场不可或缺的组成部分,为初创企业获得成长资金和持续产品改进提供了重要渠道。已有学者从信号理论的视角对连续众筹融资绩效进行了初步探究,但研究中尚未考虑到信号质量与环境差异对信号作用机制的影响。在连续众筹中,除发起人主动披露的信息外,发起人在众筹市场中的经验也能够对外传递一定的信号,此类信号可更改性与可模仿性较低,可信度更高,并且发起人为此付出了大量的时间与精力,信号成本更高,信号质量更好。而且,发起人在发起连续众筹时经常会对后续众筹项目关键属性的设置做出调整,这改变了信号的作用环境,可能导致信号的作用机制发生变化。本文基于信号理论,运用“众筹网”成立起至2019年3月1日的310组连续众筹交易数据,实证探究发起人经验形成的前期信号对连续众筹融资绩效的影响,并探讨环境差异对信号作用机制的影响,即风险水平与感知质量水平的调节作用。研究结果表明:发起人能力信号、声誉信号对后期项目融资绩效能够产生显著影响,但不同信号指标的影响方式存在差异;发起人能力信号、声誉信号与后期项目融资绩效的关系受到风险水平的调节,风险水平部分调节发起人能力信号与后期项目融资绩效间的关系,正向调节发起人声誉信号与后期项目融资绩效间的关系;感知质量水平在发起人能力信号、声誉信号与后期项目融资绩效关系间发挥负向调节的作用。针对研究结论,对连续众筹发起人提出建议:充分利用众筹经验积累的积极信号资源,持续发起优质众筹项目,保持和提升信号优势;提升项目运营管理能力,加强对项目更新的管理,强化声誉信号;参照自身在众筹市场的早期行为及结果,设定后期项目的目标融资金额与最低投资门槛。对众筹平台提出建议:运用大数据、区块链等新兴金融科技,提升众筹项目信息披露水平;加强服务创新,完善众筹平台信息披露机制设计等。本文揭示了连续众筹中的信号质量与信号作用机制,有助于厘清连续众筹融资绩效的影响因素与绩效提升的关键机制,丰富了连续众筹融资绩效的相关研究,在理论上具有一定的贡献。
其他文献
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种新兴的计算范式,它在智能物流、城市智能交通和智能安防等方面都有着广泛的应用前景。在这些场景中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种常用的技术。它在图像识别、物体检测等领域有着出色的表现。在过去,卷积神经网络的训练和推理都在云端完成。随着片上系统(System-on-Chip,S
随着世界各国军事现代化建设步伐加快,军队信息化程度越来越高,信息化战争已是大势所趋。为了适应快速变化的信息化战场局势,由本地指挥中心和各种战术终端组成的战术边缘网络应运而生。凭借自身高机动性以及强大的战场态势感知能力,战术边缘网络在信息化战争中扮演着越来越重要的角色。然而,在敌我双方对抗的环境下,敌方会通过各种手段攻击我方战术网络,特别是对于靠近战场前线的战术边缘网络,受敌方攻击和篡改的可能性更大
第五代移动通信技术(5th generation wireless systems,5G)在信道容量、时延、吞吐量等方面有明显的改善,其数据传输速率可达4G的数百倍。随着5G技术的飞速发展,5G的应用将渗透到各行各业,促进全球数字化转型。目前5G频谱在移动终端的商用主要集中在sub-6 GHz频段,毫米波频段的应用尚未成熟。由于5G高传输速率的要求以及手机终端尺寸的限制,5G终端天线必须要具备宽带
现如今,电子设备各式各样,有很多的因素决定着电子设备的性能。这其中,时钟源是一个比较关键的因素。时钟源就好像电子设备的心脏,电子设备要想正常运行,时钟源不可或缺。随着通信设备的普及,通信测量仪器的需求量也日益增多,现代通信设备测量仪器中,需要精准的时钟源,来保证测量数据的精确性。所以,精准的时钟源有着广阔的应用前景。但是,在使用时钟源的过程中,其输出频率会随着温度的变化而恶化。所以,对时钟源进行校
复杂系统在自然社会中无处不在,而网络科学是描述、分析、理解、设计复杂系统最常用的理论框架。网络科学的研究内容十分广泛且丰富,学习节点属性对网络连边进行预测是当下热门的研究内容之一,其中链路预测和推荐算法的研究都是根据节点相似性对网络未来可能产生的连边进行预测。链接预测是网络科学中重要的研究方向之一,具有巨大的研究和实际应用价值。近年来,网络表示学习的方法通过学习节点特征,使得链路预测的研究取得了重
近年来,推荐系统发展迅速,在诸如淘宝、京东、亚马逊等各大电商平台上随处可见,它在一定程度上给商家带来了可观的经济收益,同时也帮助用户更好地选择商品。传统推荐算法主要研究用户与物品之间的关系,然后给用户推荐最符合他们兴趣爱好的物品集。但在现实生活中,用户的历史行为隐含着某些辅助信息,例如相邻物品间的关系等信息。比如一个Java开发工程师,随着工作时间的增加,其阅读的书籍逐渐由入门类书籍过渡到更加专业
现今互联网中的数据大多呈现出规模庞大、结构松散的特点,使得人们从中获取有用的知识信息变得异常困难。知识图谱补全(KGC)技术是扩充知识图谱规模的关键技术之一,目前主要方法是基于已有的结构化信息以及无监督的学习方式对知识图谱进行补全。本文以知识图谱为研究对象,提出语义关联信息抽取模型,并在该模型基础之上衍生出两种开放式的动态知识图谱补全模型,工作主要包括以下三部分:(1)针对现有的知识图谱补全模型大
如今,随着电子商务、社交网络和人工智能等技术的不断发展,信息量每天都在快速增加。面对海量数据,我们时常因为不知如何获取有价值的信息而倍感焦虑。智能推荐算法能帮助我们缩小选择范围,快速从海量数据中筛选出我们可能感兴趣的信息和物品。在众多推荐算法中,基于协同过滤的推荐算法是其中一类较为有效的算法,而且不需要领域相关的知识,因此通用性也较好。本文围绕协同过滤中的评分预测问题,以矩阵分解模型为基础,从两个
自从于2008年问世以来,比特币就作为首个实现完全去中心化的数字加密货币而受到极大的关注。在比特币网络中,所有用户的交易信息都会被记录到一种称作区块链的公开数据结构中。区块链的安全性主要依赖于维护其正常运作的分布式协议,这些协议由区块链网络中被称为矿工的用户执行。传统的观点认为,区块链网络中的挖矿协议是激励相容的,同时能够在分布式系统中抵御小部分作恶的节点。最初,在基于工作量证明的区块链系统中,人
可搜索加密技术是一项能够在不解密文件的状态下对密文进行基于关键词检索的技术。如今已有多种类型的可搜索加密方案被多位学者提出,按照实际的运行效率和安全性能的不同,这些方案可以分为基于CPA安全的动态可搜索加密模型和具有前向隐私安全的可搜索加密模型。具有前向隐私安全的模型相比较CPA安全的可搜索加密模型在抗攻击能力上更强,适用于对安全性能要求更高的环境,但是在运行时需要更多的复杂操作和存储空间。针对现