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- All Subjects: Banking
- Creators: Gu, Bin
- Creators: Hu, Jie
- Member of: Theses and Dissertations
Description
In this thesis I examine the opportunities and challenges faced by the community banks in China. Rooted in the local communities, community banks generally focus on serving the local residents, farmers, and micro and small business enterprises (MSBE) through relationship building. Although community banks tend to be small relative to the other financial institutions, their unique market positions and business strategies have helped them to survive the competition and secure some market shares. Thus, it is important to understand the business strategies of community banks and to explore their future business opportunities and challenges.
I first provide a brief overview about the importance of local communities, community economy, and community banking, on the basis of an analysis about mismatch in the demand and supply of community financial services due to information asymmetry. Next, I review and analyze how commercial banks have utilized different types of information in their operations. I classify the information used by commercial banks into different categories and discuss their importance to the operations of commercial banks. After that, I conduct a case analysis to illustrate the role of non-financial information in the development of community banks’ business strategy. I conclude this thesis with a discussion of how community banks can better utilize data analysis to develop their core competencies in the era of “Big Data”.
I first provide a brief overview about the importance of local communities, community economy, and community banking, on the basis of an analysis about mismatch in the demand and supply of community financial services due to information asymmetry. Next, I review and analyze how commercial banks have utilized different types of information in their operations. I classify the information used by commercial banks into different categories and discuss their importance to the operations of commercial banks. After that, I conduct a case analysis to illustrate the role of non-financial information in the development of community banks’ business strategy. I conclude this thesis with a discussion of how community banks can better utilize data analysis to develop their core competencies in the era of “Big Data”.
ContributorsHou, Funing (Author) / Li, Feng (Thesis advisor) / Wang, Jiang (Thesis advisor) / Gu, Bin (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2015
Description
Using historical data from the third-party payment acquiring industry, I develop a statistical model to predict the probability of fraudulent transactions by the merchants. The model consists of two levels of analysis – the first focuses on fraud detection at the store level, and the second focuses on fraud detection at the merchant level by aggregating store level data to the merchant level for merchants with multiple stores. My purpose is to put the model into business operations, helping to identify fraudulent merchants at the time of transactions and thus mitigate the risk exposure of the payment acquiring businesses. The model developed in this study is distinct from existing fraud detection models in three important aspects. First, it predicts the probability of fraud at the merchant level, as opposed to at the transaction level or by the cardholders. Second, it is developed by applying machine learning algorithms and logistical regressions to all the transaction level and merchant level variables collected from real business operations, rather than relying on the experiences and analytical abilities of business experts as in the development of traditional expert systems. Third, instead of using a small sample, I develop and test the model using a huge sample that consists of over 600,000 merchants and 10 million transactions per month. I conclude this study with a discussion of the model’s possible applications in practice as well as its implications for future research.
ContributorsZhou, Ye (Author) / Chen, Hong (Thesis advisor) / Gu, Bin (Thesis advisor) / Chao, Xiuli (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2015
Description区块链技术应用（DApp）最早出现在数字货币交易上，也有部分DApp涉及游戏、音乐、教育、出行等场景，但是由于前几年DApp还属于新生事物，多数社会大众对其了解程度不高，加之多数DApp开发和优化的水平有限，用户体验较差，因此并没有良好的市场表现。
尽管如此， 2017年11月一款叫CryptoKitties的区块链游戏正式上线，并且在短时间之内引爆了整个区块链，游戏交易量在1个月内暴涨至1.7万。随后风险资本不断进入区块链行业，并且催生出一大批区块链DApp出来，涉及的应用场景进一步拓展到游戏、赌博、社交、金融、市场、保险、健康等领域。如何设计一套有效的治理机制，从而实现用户留存高、项目前景好，成为多数区块链DApp最为关注的问题。
本文选择CryptoKitties、Mycryptohero、Steemit和NeoWorld这四款区块链DApp作为案例研究对象，通过归纳总结发现这四款DApp都将游戏性、通证经济、社群生态和网络效应作为共同的治理方式。基于这四方面，本文对四款DApp的异同进行了跨案例比较，发现NeoWorld要比其他三款DApp在治理手段上更加丰富和合理。最后，利用136份NeoWorld玩家调查问卷数据，对游戏性、通证经济、社群生态和网络效应对其治理绩效的影响进行了实证检验，结果发现除了社群生态之外，其他三个因素都能提升NeoWorld的治理绩效。
本研究的最大创新是选择在区块链场景应用中具有代表性的4个DApp项目作为案例研究对象，通过归纳总结发现各自在治理手段上的共同之处（影响因素），并根据问卷调查数据对不同影响因素对特定Dapp治理绩效的影响程度进行实证检验，丰富了平台治理相关研究成果，也为社会各界深化认识DApp治理方式和成效，推动DApp行业生态健康有序发展提供参考和借鉴。
关键词：通证经济；社群生态；网络效应；跨案例研究；回归分析
尽管如此， 2017年11月一款叫CryptoKitties的区块链游戏正式上线，并且在短时间之内引爆了整个区块链，游戏交易量在1个月内暴涨至1.7万。随后风险资本不断进入区块链行业，并且催生出一大批区块链DApp出来，涉及的应用场景进一步拓展到游戏、赌博、社交、金融、市场、保险、健康等领域。如何设计一套有效的治理机制，从而实现用户留存高、项目前景好，成为多数区块链DApp最为关注的问题。
本文选择CryptoKitties、Mycryptohero、Steemit和NeoWorld这四款区块链DApp作为案例研究对象，通过归纳总结发现这四款DApp都将游戏性、通证经济、社群生态和网络效应作为共同的治理方式。基于这四方面，本文对四款DApp的异同进行了跨案例比较，发现NeoWorld要比其他三款DApp在治理手段上更加丰富和合理。最后，利用136份NeoWorld玩家调查问卷数据，对游戏性、通证经济、社群生态和网络效应对其治理绩效的影响进行了实证检验，结果发现除了社群生态之外，其他三个因素都能提升NeoWorld的治理绩效。
本研究的最大创新是选择在区块链场景应用中具有代表性的4个DApp项目作为案例研究对象，通过归纳总结发现各自在治理手段上的共同之处（影响因素），并根据问卷调查数据对不同影响因素对特定Dapp治理绩效的影响程度进行实证检验，丰富了平台治理相关研究成果，也为社会各界深化认识DApp治理方式和成效，推动DApp行业生态健康有序发展提供参考和借鉴。
关键词：通证经济；社群生态；网络效应；跨案例研究；回归分析
ContributorsHe, Xin (Author) / Shao, Benjamin (Thesis advisor) / Hu, Jie (Thesis advisor) / Zheng, Zhiqiang (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2020
Description随着计算机技术、互联网和云计算的高速发展，互联网＋、大数据、平台战略、长尾理论、生态圈、区块链等正在颠覆传统商业模式的运作逻辑，网络化、移动化、平台化趋势逐渐清晰。本文聚焦“互联网+”与会展平台相互融合背景下创新性数字化现代会展平台商业模式，以国内智慧会展行业领头企业——欧马腾为例，深入剖析“互联网+”赋予会展平台新的价值和成长空间，并以数据赋能为切入点，从基于大数据技术的项目监理实践、基于人工智能技术的智能营销、基于大数据的绿色生态平台建设为典型场景，系统阐述互联网会展平台成长和价值背后的重要推动作用。
研究结果发现：第一，互联网技术是欧马腾商业模式创新的重要技术保障，并为其提供了社群营销思维、大数据思维和去中心化理念，推动了欧马腾商业模式变革；第二，大数据技术是欧马腾盈利快速增长的有利支撑。这主要在于欧马腾采用大数据技术对客户售前、售中、售后进行动态跟踪，通过技术手段不断完善客户服务体系和风险控制体系，提升客户的服务体验，促使欧马腾的市场认可度逐渐上升，成为国内展览行业翘楚，品牌优势不断凸显；第三，大数据赋能欧马腾风险控制，近年来欧马腾成功的审图监理项目风险事件率为0背后的核心要素为大数据技术在审图监理项目中的应用，这充分体现了欧马腾数据赋能风险控制的成功典范；第四，人工智能赋能会展行业营销模式创新变革，欧马腾以“人工智能+”新会展生态圈为切入点，构建了智慧营销，助力其营销模式变革和商业模式转型；第五，绿色会展平台助力欧马腾价值发现创造，欧马腾的绿色平台建设能够增强现有客户再次使用的意愿，即提升欧马腾的客户黏性，从而发现和创造企业价值。
本文的研究对我国会展相关企业转型、资源整合、快速发展、可持续发展等具有重要的理论参考价值和实践借鉴。
关键词： 价值创造；数据赋能；互联网会展平台；绿色会展
研究结果发现：第一，互联网技术是欧马腾商业模式创新的重要技术保障，并为其提供了社群营销思维、大数据思维和去中心化理念，推动了欧马腾商业模式变革；第二，大数据技术是欧马腾盈利快速增长的有利支撑。这主要在于欧马腾采用大数据技术对客户售前、售中、售后进行动态跟踪，通过技术手段不断完善客户服务体系和风险控制体系，提升客户的服务体验，促使欧马腾的市场认可度逐渐上升，成为国内展览行业翘楚，品牌优势不断凸显；第三，大数据赋能欧马腾风险控制，近年来欧马腾成功的审图监理项目风险事件率为0背后的核心要素为大数据技术在审图监理项目中的应用，这充分体现了欧马腾数据赋能风险控制的成功典范；第四，人工智能赋能会展行业营销模式创新变革，欧马腾以“人工智能+”新会展生态圈为切入点，构建了智慧营销，助力其营销模式变革和商业模式转型；第五，绿色会展平台助力欧马腾价值发现创造，欧马腾的绿色平台建设能够增强现有客户再次使用的意愿，即提升欧马腾的客户黏性，从而发现和创造企业价值。
本文的研究对我国会展相关企业转型、资源整合、快速发展、可持续发展等具有重要的理论参考价值和实践借鉴。
关键词： 价值创造；数据赋能；互联网会展平台；绿色会展
ContributorsWang, Xiang (Author) / Gu, Bin (Thesis advisor) / Hu, Jie (Thesis advisor) / Zheng, Zhiqiang (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2020
Description随着科创板、注册制出台，企业间的竞争逐步从资源型竞争转向科技和技术的竞争，大量有知识、有文化、有理想、有技术的人才涌入社会，给科技发展、技术创新在政策、市场和人才层面提供了支撑、机遇和源动力，科技型创新企业大量涌现，形成趋势性上升行业。科技型创业企业多冠以“规模小、技术密集、高成长、高风险”的标签，在融资过程中困难重重，这些特点与风险投资（VC）“高风险、高回报”的特质不谋而合，VC机构还能给被投企业提供人才、信息、商业模式、政策法律咨询等增值服务，助力企业发展。引入VC走上市路径成为诸多科技型创业企业最优选择。
近些年VC行业在我国得到迅猛发展，IVC和CVC已成了助推我国科技型创业企业发展的主力军。由于IVC和CVC的组织架构、投资期限、资金来源、投资目标、投资经验、管理层薪资结构等方面存在着很大的不同。不同的投资模式势必会对被投企业的经营活动产生不同影响，本文基于总资产单位产出和投入为经济学逻辑，针对相关变量提出假设。
本文对我国中小板和创业板2013年以前上市的七个高新技术行业（5G通信、大数据、人工智能、软件服务、生物制药、新材料、医疗器械）共123家，以上市为起点的6年企业数据为基础。以IVC和CVC为自变量，以上市司龄、企业规模、行业控制、分红占净利润比为控制变量，以V/A、E/A、K/A和E/R为因变量，对IVC和CVC投入的科技型创业企业分别进行描述性统计、相关性分析和回归分析，验证IVC和CVC对被投企业的市场维度（V/A）、财务维度（E/A、E/R）、创新维度（K/A）的影响。试图从企业的角度出发，理清企业与VC的关系，为二级市场投资者提供一个投资决策视角。
ContributorsZhang, Mingpeng (Author) / Shen, Wei (Thesis advisor) / Jiang, Zhan (Thesis advisor) / Hu, Jie (Committee member) / Arizona State University (Publisher)
Created2021