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  • ‌《科技金融政策促进绿色专利产出的路径研究》第一章 绪论1.1 研究背景1.1.1 全球绿色技术创新加速与绿色专利的重要性提升1.1.2 中国绿色转型战略需求与科技金融政策的兴起1.1.3 科技金融与绿色专利之间的理论关联与现实需求1.2 研究意义1.2.1 理论意义:拓展科技金融与绿色创新的研究框架1.2.2 实际意义:为政策优化和绿色技术发展提供依据1.3 国内外文献综述1.3.1 科技金融领域研
    2025-11-23
  • ‌《科技金融对城市污染减排效应的机制分析》第一章 绪论1.1 研究背景1.1.1 全球环境污染形势与城市治理压力1.1.2 中国生态文明建设与污染防治攻坚战背景1.1.3 科技金融政策发展及其在环境治理中的重要性1.2 研究意义1.2.1 理论意义:拓展科技金融与环境治理交叉研究1.2.2 实践意义:为城市污染减排提供金融工具视角的新路径1.3 国内外文献综述1.3.1 科技金融及其功能定位的研究综述1.
    2025-11-23
  • ‌《科技金融试点对区域碳排放绩效的影响研究》第一章 绪论1.1 研究背景1.1.1 全球气候变化与碳减排压力的加剧1.1.2 中国“双碳目标”与区域碳排放治理的制度需求1.1.3 科技金融试点政策的出台背景与发展脉络1.2 研究意义1.2.1 理论意义:拓展科技金融与环境绩效研究框架1.2.2 实践意义:为区域绿色治理与政策优化提供依据1.3 国内外文献综述1.3.1 科技金融领域研究综述1.3.2 碳排放绩
    2025-11-23
  • ‌《科技金融能否促进绿色转型:能源利用效率的中介效应研究》第一章 绪论1.1 研究背景1.1.1 双碳目标下绿色转型的紧迫性1.1.2 科技金融政策发展现状与制度演进1.1.3 绿色技术创新与能源利用效率的重要性1.2 研究意义1.2.1 理论意义1.2.2 实践意义1.3 国内外研究综述1.3.1 科技金融相关研究综述1.3.2 绿色转型与绿色发展研究综述1.3.3 能源利用效率影响因素研究综述1.3.4 科技金融、能源利
    2025-11-23
  • ‌科技金融政策对城市绿色技术创新的影响研究——基于多期DID的实证分析三级提纲框架第一章 绪论1.1 研究背景1.1.1 国家战略背景与绿色发展需求1.1.2 科技金融政策的出台背景与政策演进1.1.3 城市绿色技术创新的重要性与现实需求1.2 研究意义1.2.1 理论意义1.2.2 实践意义1.3 国内外研究综述1.3.1 科技金融政策相关研究述评1.3.2 绿色技术创新影响因素研究述评1.3.3 科技金融与绿色创新关
    2025-11-23
  • 金融科技选题方向(科技金融、绿色发展、四重红利、DID、机制分析、异质性、政策评估)等一、基于科技金融与绿色发展的研究选题(20个)1.科技金融政策对城市绿色技术创新的影响研究——基于多期DID的实证分析2.科技金融能否促进绿色转型:能源利用效率的中介效应研究3.科技金融试点对区域碳排放绩效的影响研究4.科技金融对城市污染减排效应的机制分析5.科技金融政策促进绿
  • 完善收入分配制度选题,涵盖收入分配、共同富裕、二次分配、三次分配、收入差距、收入结构、区域差异、制度改革、政策评估、案例研究等多个方向可与财政学、经济学、公共管理、社会保障、农村经济、劳动经济、税收等专业契合。一、收入分配总体制度改革方向(15个)1. 我国收入分配制度改革的关键瓶颈与破解路径研究2. 收入分配结构优化对经济高质量发展的促进机制3. 新
  • 50个金融科技选题一、数字金融与银行转型方向(10个)1. 数字金融发展如何影响农商行小微贷款发放?——以江苏江南农商银行为例方法:面板回归、倾向得分匹配(PSM)数据:江苏数字金融指数 + 行政区县小微贷款数据2. 移动支付渗透对商业银行存款迁移影响研究——以宁波银行为例方法:双重差分(DID)数据:地域移动支付使用率 + 银行存款结构数据3. 金融科技赋能银行运营效
    2025-11-18
  • 金融科技方向选题,涵盖:数字金融、金融科技监管、支付科技、区块链、人工智能风控、大数据征信、供应链金融、保险科技、量化金融、智能投顾、普惠金融、金融安全、金融行业数字化转型等方向。一、金融科技综合与数字金融方向(15题)1. 数字金融发展对中小企业融资约束的缓释机制研究——基于区域异质性视角2. 金融科技赋能商业银行风险管理的路径研究——以国有大行
    2025-11-18
  • 金融科技(FinTech)领域常用的分析模型,涵盖风险管理、用户行为分析、反欺诈、信贷、支付、区块链、量化投资等多个模块,每个模型都给出用途、核心方法、适用场景,可用于论文写作、数据建模、项目分析或实务应用。金融科技相关分析模型一、风险管理类模型1. 信用评分模型(Credit Scoring Models)方法: Logistic回归、随机森林、XGBoost、LightGBM、神经网络用途: 信用风险评估、
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