下面是小编为大家整理的研究生开题报告4篇（全文）,供大家参考。
在当下社会，我们都不可避免地要接触到报告，报告成为了一种新兴产业。那么你真正懂得怎么写好报告吗？以下是人见人爱的小编分享的4篇《研究生开题报告》，希望能够给您提供一些帮助。
研究生开题报告 篇一
一、课题来源：
本课题来源于作者在学习和实习中了解到的两个事实，属于自拟课题。
其一，作者在20**年7月在XXX公司调研，了解到现如今各行业都面临着数据量剧增长，并由此带来业务处理速度缓慢，数据维护困难等问题。为了应对此挑战，很多企业开实施大数据发展战略。现如今的大数据发展战略可以概括为两类，一类是垂直扩展。即采用存储容量更大，处理能力更强的设备，此种方式成本较大，过去很多大公司一直采用此种方法处理大数据。但自从20**年Google发布关于GFS，MapReduce和BigTable三篇技术论文之后，云计算开始兴起，Apache Hadoop项目启动。随后从20**年开始，随着云计算和大数据的发展，Hadoop作为一种优秀的数据分析、处理解决方案，开始受到许多 IT企业的关注。相较于垂直扩张所需的昂贵成本，人们更钟情于采用这种通过整合廉价计算资源的水平扩展方式。于是很多IT企业开始探索采用Hadoop框架构建自己的大数据环境。
其二，作者自4月在XXX实习过程中进一步了解到，因为关系数据库在存储数据格式方面的局限，以及其Schema机制带来的扩展性上的不便，目前在大部分的大数据应用环境中都采用非结构化的数据库，如列式存储的Hbase，文档型存储的MangoDB，图数据库neo4j等。这些非结构化数据库因为可扩展性强、资源利用率高，高并发、响应速度快等优势，在大数据应用环境中得到了广泛的应用。但此种应用只解决了前端的业务处理，要真正利用大数据实现商务智能，还需要为决策支持系统和联机分析应用等提供一数据环境——数据仓库。为此，导师指导本文作者拟此题目，研究基于Hadoop框架的数据仓库解决方案。
二、研究目的和意义：
现如今，数据已经渗透到每一个行业，成为重要的生产因素。近年来，由于历史积累和和数据增长速度加快，各行业都面临着大数据的难题。事实上，大数据既是机遇又时挑战。合理、充分利用大数据，将其转变为海量、高增长率和多样化的信息资产，将使得企业具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化等能力。因此，很多IT企业都将大数据作为其重要的发展战略，如亚马逊、FaceBook已布局大数据产业，并取得了骄人的成绩。事实上，不止谷歌、易趣网或亚马逊这样的大型互联网企业需要发展大数据，任何规模的企业都有机会从大数据中获得优势，并由此构建其未来业务分析的基础，在与同行的竞争中，取得显著的优势。
相较于大型企业，中小企业的大数据发展战略不同。大公司可以凭借雄厚的资本和技术实力，从自身环境和业务出发，开发自己的软件平台。而中小企业没有那样的技术实力，也没有那么庞大的资金投入，更倾向于选择一个普遍的、相对廉价的解决方案。本文旨在分析大数据环境下数据库的特点，结合当下流行的Hadoop框架，提出了一种适用于大数据环境的数据仓库的解决方案并实现。为中小企业在大数据环境中构建数据仓库提供参考。其具体说来，主要有以下三方面意义：
首先，目前主流的数据库如Oracle、SQL Server都有对应自己数据库平台的一整套的数据仓库解决方案，对于其他的关系型数据库如MySQL等，虽然没有对应数据库平台的数据仓库解决方案，但有很多整合的数据仓库解决方案。而对于非结构化的数据库，因其数据模型不同于关系型数据库，需要新的解决方案，本文提出的基于Hive/Pentaho的数据仓库实现方案可以为其提供一个参考。
其次，通过整合多源非结构化数据库，生成一个面向主题、集成的数据仓库，可为大数据平台上的联机事务处理、决策支持等提供数据环境，从而有效利用数据资源辅助管理决策。
再次，大数据是一个广泛的概念，包括大数据存储、大数据计算、大数据分析等各个层次的技术细节，本文提出的“大数据环境下的数据仓库解决方案及实现“丰富了大数据应用技术的生态环境，为大数据环境下的数据分析、数据挖掘等提供支撑。
三、国内外研究现状和发展趋势的简要说明：
本文研究的主体是数据仓库，区别于传统基于关系型数据库的数据仓库，本文聚焦大数据环境下基于非结构数据库的数据仓库的构建与实现。因此，有必要从数据仓库和大数据环境下的数据库两方面进行阐述。
（一） 数据仓库国内外研究现状
自从Bill Inmon 在1990年提出“数据仓库”这一概念之后，数据仓库技术开始兴起，并给社会带来新的契机，逐渐成为一大技术热点。目前，美国30%到40%的公司已经或正在建造数据仓库。现如今随着数据模型理论的完善，数据库技术、应用开发及挖掘技术的不断进步，数据仓库技术不断发展，并在实际应用中发挥了巨大的作用。以数据仓库为基础，以联机分析处理和数据挖掘工具为手段的决策支持系统日渐成熟。与此同时，使用数据仓库所产生的巨大效益又刺激了对数据仓库技术的需求，数据仓库市场正以迅猛的势头向前发展。
我国企业信息化起步相对较晚，数据仓库技术在国内的发展还处于积累经验阶段。虽然近年来，我国大中型企业逐步认识到利用数据仓库技术的重要性，并已开始建立自己的数据仓库系统，如中国移动、中国电信、中国联通、上海证券交易所和中国石油等。但从整体上来看，我国数据仓库市场还需要进一步培育，数据仓库技术同国外还有很大差距。为此，我国许多科技工作者已开始对数据仓库相关技术进行深入研究，通过对国外技术的吸收和借鉴，在此基础上提出适合国内需求的技术方案。
（二） 非结化数据库国内外研究现状
随着数据库技术深入应用到各个领域，结构化数据库逐渐显露出一些弊端。如在生物、地理、气候等领域，研究面对的数据结构并不是传统上的关系数据结构。如果使用关系数据库对其进行存储、展示，就必须将其从本身的数据结构强行转换为关系数据结构。采用此种方式处理非结构数据，不能在整个生命周期内对非关系数据进行管理，并且数据间的关系也无法完整的表示出来。在此背景下，非结构化数据库应运而生。相较于关系数据库，非结构数据库的字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成。如此，它不仅可以处理结构化数据，更能处理文本、图象、声音、影视、超媒体等非结构化数据。近年来，随着大数据兴起，非结构数据库开始广泛应用，以支持大数据处理的多种结构数据。
目前，非结构化的数据库种类繁多，按其存储数据类型分，主要包含内存数据库、列存储型、文档数据库、图数据库等。其中，常见的内存数据库有SQLite，Redis，Altibase等；列存储数据库有Hbase，Bigtable等；文档数据库有MangoDB，CouchDB，RavenDB等；图数据库有Neo4j等。近年来，我国非结构数据库也有一定发展，其中最具代表的是国信贝斯的iBASE数据库。可以预见在不久的将来，伴随这大数据的应用，非结构数据库将会得到长足的发展和广泛的应用。
四、主要研究内容和要求达到的深度：
本文研究的方向是数据仓库，并且是聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设，其主要内容包括以下几点：
1。 非结构数据库的数据仓库解决方案：本文聚焦于大数据这一特定环境下的数据仓库建设，因为大数据环境下的数据仓库建设理论文献很少，首先需要以研究关系数据库型数据仓库的解决方案为参考，然后对比关系数据库和非结构数据库的特点，最后在参考方案的基础上改进，以得到适合非结构数据库环境的数据仓库解决方案。
2。 非结构数据库和关系数据库间数据转换：非结构数据库是对关系数据库的补充，很多非结构数据库应用环境中都有关系数据库的身影。因此，非结构数据库和关系数据库间数据转换是建立非结构数据库需要解决的一个关键问题。
3。 基于非结构数据库的数据仓库构建：本文拟采用手礼网的数据，分析其具体的数据环境和需求，为其构建基于非结构数据库的数据仓库，主要包括非结构数据库的数据抽取，Hive数据库入库操作和Pentaho前台数据展现等。
五、研究工作的主要阶段、进度和完成时间：
结合研究需要和学校教务管理的安排，研究工作主要分以下四阶段完成：
第一阶段：论文提纲：20**年6月——7月
第二阶段：论文初稿 ：20**年8月——10月
第三阶段：论文修改：20**年11月——20**年3月
第四阶段：最终定稿：20**年4月
六、拟采用的研究方法、手段等及采取的措施：
在论文提纲阶段，本文拟采用调查统计的方法，收集目前大数据环境下数据库应用情况，着重统计各类型数据库的应用比例。同时采用文献分析和个案研究的方法研究数据仓库构建的一般过程和对应的技术细节，并提出解决方案。在论文初稿和修改阶段，本文拟通过实证研究，依据提纲阶段在文献分析中收集到的理论，基于特定的实践环境，理论结合实践，实现某一具体数据仓库的构建。最后采用定性和定量相结合的方法，详细介绍大数据环境下数据库和数据仓库的特点，其数据仓库实现的关键问题及解决方案，以及数据仓库个例实现的详细过程。
七、可能遇见的困难、问题及拟采取的解决办法、措施：
基于本文的研究内容和特点分析，本文在研究过程中最有可能遇到三个关键问题。
其一，非结构数据库种类繁多，每类数据库又对应有不同的数据库产品，由于当下非结构数据库没有统一标准，即便同类数据库下不同产品的操作都不尽相同，难以为所有非结构数据库提出解决方案。针对此问题，本文拟紧贴大数据这一背景，选择当下大数据环境中应用最多的几类数据库的代表性产品进行实现。
其二，虽然经过二十年的发展，数据仓库的理论已日趋完善，但大数据是近几年才发展起来的技术热点，大树据环境下的数据仓库建设理论文献很少。针对此问题，本文拟参考现有的成熟的关系数据库环境下数据仓库构建方案和非结构化数据仓库理论，研究适合非结构数据库的数据仓库构建方案，请导师就方案进行指导，然后再研究具体技术细节实现方案。
其三，基于大数据环境的数据仓库实现是本文重要的组成部分，要完成此部分的工作需要企业提供数据支持，但现在数据在企业当中的保密级别都很高，一般企业都不会将自己的业务数据外传。针对此问题，本文拟采用企业非核心业务数据进行数据仓库实现。
八、大纲
本文的基本构想和思路，文章拟分为导论、大数据环境下的数据库介绍、大数据下数据仓库关键问题研究、基于XX电子商务的大数据下数据仓库实现、结论五部分。
导论
一、研究背景
二、国内外研究现状述评
三、本文的主要内容与研究思路
第一章 大数据环境下的数据库介绍
第一节 大数据对数据库的要求
第二节 关系数据库和非结构数据库比较
第三节 大数据下常用非结构数据库介绍
小结
第二章 大数据下数据仓库关键问题研究
第一节 非结构数据模型和关系数据模型的转换
第二节 基于多源非结构数据库的数据抽取
第三节 数据类型转换
第四节 数据仓库前端展示
第三章 大数据下数据仓库实现方案
第一节 大数据环境介绍
第二节 实现方案
第二节 Hive介绍
第三节 Pentaho介绍
第四章 基于XX电子商务的大数据下数据仓库实现
第一节 需求分析
第二节 模型设计
第三节 概要设计
第四节 基于Hive的数据入库操作实现
第五节 基于Pentaho的数据仓库前端展示实现
结论
研究生开题报告 篇二
每一位研究生在完成研究生阶段的基本课程之后，面临的一个基本问题就是开始做自己的研究课题或者说就某一个自己感兴趣的领域制定一个科研计划，很多人在这个时候都有一种茫茫然找不着北的感觉，即便是翻阅了大量的文献之后仍然不知道该做什么好。其实，制定开题报告就是一个提出问题，并从具有理论和实践的可能性的基础上解决问题的一个过程。
一、如何选择问题
首先，关键在于提出问题的“层次”。学术文章应聚集理论层面、解决理论问题。理论是由一系列前设和术语构造的逻辑体系。特定领域的理论有其特定的概念、范畴和研究范式。只有在相同的概念、视角和范式下，理论才能够对话；只有通过对话，理论才能够发展。极少有毕业论文是创造新理论的，能这样当然最好，但难度很大。我们多数是在既有理论的基础上加以发展，因此，在提出问题时，要以“内行”看得懂的术语和明确的逻辑来表述。
其次，选择问题是一个“剥笋”的过程。理论问题总是深深地隐藏在纷繁复杂的现实背后，而发现理论问题，则需要运用理论思维的能力。理论思维的训练是一个长期积累的过程。不过初学者也不必望而却步，大体上可以分“三步走”：第一步，先划定一个“兴趣范围”，广泛浏览相关文献和学术文章，找到其中的“症结”或“热点”。第二步，总结以往的研究者大体从哪些理论视角来分析“症结”或“热点”、运用了哪些理论工具。第三步，考察问题的可研究性，也就是我们自己的研究空间和研究的可行性。理论本身的前提假设、逻辑推演是否存在缺陷？通过回答这些问题，我们找到自己研究的立足点。不过还要注意我们研究在规定的时间内，是否可能完成？资料获取是否可行？等等。
最后，如何陈述问题？陈述问题实质上就是凝练核心观点的过程。观点应当来自对文学（语言/新闻传播）现象与问题的思考和总结，而不是为了套理论而“削足适履”。“现象”往往是充满动态的、丰富的景象，如何才能用恰当的术语、准确的逻辑表述出来呢？初学者往往提出宏伟的概念或框架，但我的建议是尽可能缩小研究范围、明确研究对象，从而理清对象的内存逻辑，保证能在有限的时间内完成规范的学术论文。陈述问题应明确（1）范畴；（2）对象；（3）视角；（4）案例。通过这样的界定，我们将目光集中在几个显而易见的概念上，问题也就水落石出了。（例《试论鲁迅小说的第一人称叙事》）同时，问题清楚了，我们在筛选信息和资料时也就有了明确的标准，在这个“信息冗余”的时代，能够大大提高研究效率。
二、如何做文献综述
首先需要将“文献综述（LiteratureReview）”与“背景描述（BackupgroundDescription）”区分开来。我们在选择研究问题的时候，需要了解该问题产生的背景和来龙去脉，如“**的发展历程”这些内容属于“背景描述”，关注的是现实层面问题，严格讲不是“文献综述”。“文献综述”是对学术观点和理论方法的整理。其次，文献综述是评论性的（Review就是“评论”的意思），因此要带着作者本人批判的眼光（criticalthinking）来归纳和评论文献，而不仅仅是相关领域学术研究的“堆砌”。评论的主线，要按照问题展开，也就是说，别的学者是如何看待和解决你提出的问题的，他们的方法和理论是否有什么缺陷？要是别的学者已经很完美地解决了你提出的问题，那就没有重复研究的必要了。
清楚了文献综述的意涵，现来说说怎么做文献综述。虽说，尽可能广泛地收集资料是负责任的研究态度，但如果缺乏标准，就极易将人引入文献的泥沼。
技巧一：瞄准主流。主流文献，如该领域的核心期刊、经典著作、专职部门的研究报告、重要化合物的观点和论述等，是做文献综述的“必修课”。建议从以下几条途径入手：一是图书馆的学术期刊，找到一两篇“经典”的文章后“顺藤摸瓜”，留意它们的参考文献。质量较高的学术文章，通常是不会忽略该领域的主流、经典文献的。二是利用“中国期刊网”等数据库能够查到一些较为早期的经典文献。三是图书馆的藏书，鉴于我们学校的实际，少，但可以精读，既收集资料也摸索研究和写作的思路与方法。
技巧二：随时整理，如对文献进行分类，记录文献信息和藏书地点。做毕业论文的时间较长，有的文献看过了当时不一定有用，事后想起来却找不着了，所以有时记录是很有必要的。积累一份研究相关问题的书单，记录图书分类号码和藏书地点、网址。医学教`育网搜集整理同时，对于特别重要的文献，不妨做一个读书笔记，摘录其中的重要观点和论述。这样一步一个脚印，到真正开始写论文时就积累了大量“干货”，可以随时享用。
技巧三：要按照问题来组织文献综述。在做文献综述时，头脑时刻要清醒：我要解决什么问题，人家是怎么解决问题的，说的有没有道理，就行了。
研究生的开题报告 篇三
一、课题研究的背景和意义
运算能力是每个人都必须具备的一项基本能力，而培养学生的运算能力更是中小学数学教学的一项重要任务，也是学生今后学习数学的重要基础。根据义务教育数学课程标准要求，把掌握基本运算能力列为培养学生能力之首。而我校学生的运算能力普遍较差，翻开学生的作业，查看学生的试卷，亲自看学生演算，发现学生的诸多错误中运算的错误占了很大的比重。有的题在最后一步运算错误导致客观性试题的分数被全部扣去，主观性题目因结果不正确而被扣分；也有的学生虽然答案正确，但因为繁琐或不太合理的运算方法浪费了大量的时间。我们认为，学生的运算能力普遍较低，无疑给学生的发展造成了巨大的障碍，一个学生或一个班级数学成绩的优劣很大程度上取决于运算能力的好坏。所以数学运算能力的培养是我校数学教师研究的一个重要课题。
二、课题名称的界定和解读
学生的运算能力主要指两个方面：一是运算法则的掌握；二是运算能力的形成。学生掌握运算法则不仅要懂得按照法则如何运算，而且要懂得为什么要这样运算，所以理解是掌握运算法则的关键，而运算能力形成的主要标志是正确迅速，是在掌握运算法则的基础上采用合适的练习方法而形成的，不是学生先天就有的，所以学生的运算能力是可以通过教师来培养的。主要可以通过以下几个方面来考虑：
1、让数学运算走进生活，培养学生学习数学的兴趣。
2、激发学生学习动机，培养学生的运算能力。
3、运用多种形式加强训练，培养学生运算速度。
4、注重培养学生间的相互交流、合作、讨论的良好习惯，提高数学的教学质量。
三、课题研究的步骤和举措
本课题主要研究中小学生数学运算能力的培养。通过培养中小学生的运算能力，提高学生对数学学习的兴趣，使学生能真正从“学会”向“会学”转变。注重培养学生间的相互交流、合作、讨论的良好习惯，提高数学的教学质量。
我们课题小组研究的对象主要是我校六至八年级学生。
本课题研究从20__年6月始至2015年5月。
（一）准备阶段
6月——7月，结合学生平时学习中存在的实际问题，确定课题，并制定课题研究实施方案，学习有关理论，申请上报课题。
9月——12月，依据资料进行人员分工，提出设想，讨论课题可行性实施方案，完成开题报告。
（二）调查阶段
12月——1月，设计调查问卷，分别对五至八年级学生运算能力进行问卷调查，全面了解学生运算水平，并完成课题阶段性小结工作。
（三）实施阶段
3月——4月，分组实施研究方案，根据结果，集中组织交流讨论，进一步完善研究成果，并进行实施尝试并将研究成果及个人心得上升为教学论文。
（四）研究总结阶段
4月——5月，整理资料，分析研究，完成课题成果的总结和提炼，形成研究报告，申请结题验收。
四、课题成果的预期和呈现
课题预期的研究成果：
1、阶段性成果：主要是相关的典型案例、教育叙事、教学设计、教学反思、论文以及阶段性研究报告。
2、最终研究成果：
（1）《中小学生数学运算能力培养研究》结题报告
（2）汇编《中小学生数学运算能力培养研究》结题结题鉴定材料。
研究生开题报告 篇四
一、选题背景及其意义
投资是指个人或组织为了在未来获取收益而进行的资金投入及相应的资本形成过程。投资决策则是指公司在给定资本约束情况下对可能的投资项目进行有效选择，以使其投资收益最大。作为公司成长的主要因素和未来现金流量增长的重要基础，它将直接影响公司的融资决策，由此影响公司的经营风险、盈利水平以及资本市场对其经营业绩和发展前景的评价。因此，与筹资和股利分配相比较，投资决策是公司三大财务决策中最重要的决策。
近年来，我国经济保持快速增长，投资起到了重要的拉动作用，这也与企业投资决策的合理性密不可分。就企业自身而言，如果做出投资于超出或偏离自身的能力和成长机会，且净现值为负的非盈利项目的“过度投资”的决策，不仅会损害企业的价值，使大量资本沉淀在生产能力过剩而盈利能力恶化的领域，也会使我国的经济“过热”，从而引发能源和原材料的紧缺、产能过剩、经济结构扭曲、重复建设等一系列问题。而做出“投资不足”的决策，也将制约企业的发展，影响企业价值的实现。总体看来，投资过度及投资不足均属于投资决策中的不经济行为，轻则削弱企业成长能力，重者可能把企业拖入财务危机的泥潭。因此，在我国市场经济尚处于不成熟的阶段，自由现金流、公司股权结构不合理，公司治理结构不完善等相关因素都会影响企业投资决策，并成为制约我国上市公司质量提升和长期持续发展的主要因素。
就电力行业而言，电力工业是社会公共事业也是我国的基础性产业，具有自然垄断性。其发展速度受市场需求的制约，发展规模受经济发展水平的制约，电价受社会承受能力的制约。其项目投资具有占用资金巨大、影响期间长远的特点，所以投资决策恰当与否将对电力行业上市公司产生深远影响。由于电力行业的特殊性，使该行业上市公司的发展既具有机遇又面临挑战，因此，合理的投资决策有利于电力行业上市公司充分利用现有资源开发新项目，来提高其盈利水平、增强企业活力及实力，实施集团化发展战略。但投资决策的合理性又与公司的自由现金流和公司治理结构等因素密不可分，管理者可能会受经理层较好控制的自由现金流、股权集中度及股权性质等因素的影响，或者是以寻求在企业内最大范围的控制力私人收益最大化为目标，营造王国与势力投资等管理机会主义氛围，难免会引发因投资决策不当而导致的投资效率和经营绩效不断下降的现象。信息不对称性的存在，公司治理结构中的诸多因素不仅会影响公司治理成本也会影响公司的绩效及公司价值的实现。因此，电力行业上市公司投资行为的动机、影响因素及应对策略值得我们思考和研究。
本文的研究意义：首先对电力行业上市公司投资决策进行实证分析和研究具有理论价值，为电力行业上市公司今后的发展，提供一定的理论基础。其次，对电力行业上市公司进行实证分析及研究具有实践意义。能够有效地找到电力行业上市公司在对外投资决策中存在的问题，促进电力行业上市公司发展，为我国其他上市公司提供借鉴，从而提高投资效率，促进经济的持续和谐发展。再次，我国电力行业的上市公司大都由国有电力企业股份制改造而来，其典型特征是公司治理结构不完善，一些不利的相关因素都直接影响着电力行业上市公司投资决策的合理性。建立良好的公司治理机制不仅会促进电力行业上市公司做出合理的决策，也能对过度投资和投资不足的不经济行为有一定的制约作用。因此，基于此种原因， 研究我国电力行业上市公司在面对全球经济环境变迁、中国经济结构及相关政策调整以及电力行业经济管理体制改革等因素带来的外部环境的变化时，如何完善公司治理结构、合理决策、规范投资行为，就成为一个十分有实践意义的研究课题。
二、国内外研究动态
（一）国外研究动态简介：
早期的西方投资理论形成于 19 世纪 70 年代初到 20 世纪 50 年代末，这一时期的三种主要经济理论流派对投资理论的形成起到重要作用：一是以杰文斯(w.s.jevons,1871)、庞巴维克(eugen bohm von bawerk,1886)、维克塞尔(k.wicksell,1896)、费雪(i.fisher,1933)、奈特(f.knight,1921)等人为代表的新古典主义的资本理论；二是以马歇尔(a.marshall,1920)为代表的新古典主义的企业厂商理论；三是以克拉克(m.t.clarke,1917)为代表的朴素加速器理论，之后经过chenery(1952)和 koyck(1954)等人的发展而成为西方最早的投资决策理论。20 世纪 60 年代初期乔根森(jorgensen，1963，1966，1967，1971)将新古典生产函数引入企业投资函数中，承认资本和劳动投入之间替代的可能性，运用连续时间的动态最优模型来描述企业的投资行为，产生了新古典投资理论，标志着现代企业投资理论的形成。然而这一理论忽视了资本存量的调整成本。此后，tobin(1969)提出了著名的 q 理论，q 常常被定义为：企业在金融市场上的市场价值与该企业现有资本存量重置成本之比。
另一方面，自 20 世纪 70 年代开始，委托代理理论、非对称信息理论、公司治理结构理论逐步运用于现代企业投资领域的研究，为投资理论的发展掀开了新的篇章。同时，也为上市公司投资行为及公司治理机制的研究提供了强有利的支持。具体理论如下：
1、委托代理理论
委托代理理论表明，代理冲突将导致企业投资行为的低效率，反映在企业投资领域就是各种非效率的投资决策，具体表现为投资不足和过度投资。
1976年詹森和麦克林(jensen and meckling 1976)在委托代理理论的前提下提出了著名的资产替代问题，阐释了股东与债权人之间的代理冲突可能会引起企业的投资不足，利率的增加、信贷配给或对投资或融资条件施加限制条件，会限制股东进行其投资项目的能力[1]。myers (1977)分析了负债融资引起企业投资不足发生的可能性。他认为，企业对其所拥有的投资机会并非一定能够或一定愿意实际投入资金，在决定对其所拥有的投资项目是否进行资金投入时，企业的现有负债余额、现有负债的期间构成以及即将借入的新增负债额的多少是非常重要的影响因素。shin and kim(XX)发现拥有大量现金的企业比持有少量现金的企业容易做出非效率的投资决策，主要是因为企业投资决策时较高的代理本[2]。lyandres and zhdanov (XX)利用负债期限结构模型，阐释了投资不足效应以反映债权人——股东冲突对企业投资的影响。n. moyen(XX)在动态随机框架下进行相关计算，并指出企业尽管可以充分利用税盾优势，但仍会发生投资不足问题[3]。
1986 年，詹森(jensen)以股东和管理者存在非对称信息为假设，引入了投资决策中的`过度投资问题。即面对自由现金流量时出现的管理层与股东的冲突及其带来的代理成本问题。
以上就是为大家整理的4篇《研究生开题报告》，希望对您的写作有所帮助。
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