高校体育乒乓球教学中的学习动机探究

高校体育教学中乒乓球成为学生喜爱的内容之一,通过开展乒乓球教学,不仅可以锻炼学生的应变能力,同时也可以丰富学生的课余生活。在高校体育教育中要从激发学生的学习动机出发,发挥乒乓球教学的优势,满足学生的身心健康和发展需求。     

合肥市小学女子校园足球运动开展现状研究

文章运用文献资料、问卷调查法等研究方法对合肥市小学女子校园足球运动开展现状进行了研究,得出:足球场地设施配备基本满足需求,指导员的配备不足、业务知识不完善、工资待遇低,总体经费投入不足,比赛次数少,系统性的比赛机制不健全。提出改善足球相关政策、加强指导员的队伍建设、加大社会宣传力度、健全比赛机制等建议。     

菏泽市城区初中田径课程教学现状的调查研究

对菏泽市城区部分初级中学体育与健康课中田径教学现状进行了调查研究，发现其田径教学现状不容乐观，影响田径教学的因素主要有：场地器材缺乏、学生喜爱度低、教学方法单一、教学思想陈旧等。为改善其教学现状，针对存在的问题提出了建议。     

基于概率图的作战任务智能规划方法

针对人工调配作战资源及规划方案效率低下的问题，本文提出一种基于概率图的作战任务智能规划方法，通过统计分析判定任务间因果关系，采用GNN抽取任务中的关键事件构建概率图并计算任务规划方案成功的概率，进而基于时间序列方法预测战场态势变化，实现辅助指挥员智能决策。最后，本文在某联合登岛案例中开展了方法验证，结果表明，所提出的方法可成功实现任务规划并具有可解释性，可实现对战场态势变化的预测和快速响应，在战场上为军队提供强有力的支持。     

基于判别矩阵的潜艇作战态势认知决策建模方法

潜艇作战具备复杂环境中的动态博弈对抗特点,作战人员的态势认知与决策行为对潜艇作战效能有着重要影响。针对潜艇交战级作战实验中的态势认知决策建模难题,在分析态势认知决策过程的基础上提炼表征变量集合,提出基于判别矩阵的潜艇作战态势认知决策建模方法,并以某型潜艇交战级对抗为例研究给定想定条件下的态势认知决策过程,验证了方法的可行性和有效性。建立的模型能够有效刻画作战人员认知决策过程,支持潜艇作战实验中的交战机理和制胜机理研究。     

体育产业集群网络对企业绩效影响的机制研究

从国家和地方政策可以发现，体育产业集聚已成为中国体育产业发展的趋势。 然而体育产业集群作为一个复杂的网络主体，其发展与政府固然分不开，其内部组织结构、关系网络的优化才是集群优化的重点。研究创新构建了“网络特征—主体能力—企业绩效”理论模型，客观地揭示了变量之间的关系，并定量地证明了各变量间的相互作用。统计结果显示：体育产业集群的网络结构和网络关系对企业主体有直接的积极影响。体育企业的主体在网络规模与企业绩效、关系实力和企业绩效、关系质量和企业绩效之间具有明显的中介效应，在网络密度与企业绩效、网络开放性和企业绩效之间不具有中介效应。体育企业的主体获取和利用其他实体的资源并将其应用于生产过程将有助于提高企业绩效，对企业绩效的影响最大。研究对政府和体育企业层面分别提出了规范市场秩序、促进网络建设以及增进知识共享、提高网络质量等管理建议。     

高新技术企业创新资金配置风险预警的FOA-SVM模型及实证

为了提高创新资金的运营效率和为企业创新活动提供有效支撑,按照高新技术企业创新资金配置的生态化要求,从资金的来源、使用、偿还、收益分配四个维度进行风险分析并构建风险预警指标,给出创新资金配置的生态目标,将支持向量机二分类问题扩展到多分类并与果蝇优化算法结合构建风险预警的FOA-SVM (fruit fly optimization algorithm and support vector machines)模型,确定警度和警限,选取117家医药制造企业2016年数据进行模型验证并与GA-SVM (genetic algorithm and support vector machines)模型进行比较分析,研究表明,FOA-SVM模型分类准确率高而且对于高风险的误判率低,可以实现对高新技术企业创新资金配置风险的分类预警,为优化创新资金配置、防范与控制创新资金配置风险提供依据.     

欧美股票市场对我国股票市场的传染效应研究——基于次贷与欧债危机背景

近年来,金融危机频频爆发且易表现出传染性,这使得金融传染引起国内外学者的高度关注.本文选取合适的动态条件相关模型研究欧美市场与A股、港股市场的条件相关性,结合内生多重结构突变模型与T检验方法划分危机传染期与平稳期,选用考虑外部影响的CCK模型研究A股、港股市场的羊群行为,随后,引入收益率分散度指标,研究两次危机的羊群行为传染渠道.研究结果表明:港股市场受两次危机传染的速度均快于A股市场,受传染的持续时间均长于A股市场,但受传染的程度均弱于A股市场:次贷危机传染程度强于欧债危机的传染程度,但传染的持续时间短于欧债危机:羊群行为传染渠道是两次危机对A股、港股市场的传染渠道之一.     

The US Dollar/Euro Exchange Rate: Structural Modeling and Forecasting During the Recent Financial Crises

The paper investigates the determinants of the US dollar/euro within the framework of the asset pricing theory of exchange rate determination, which posits that current exchange rate fluctuations are determined by the entire path of current and future revisions in expectations about fundamentals. In this perspective, we innovate by conditioning on Fama–French and Carhart risk factors, which directly measures changing market expectations about the economic outlook, on new financial condition indexes and macroeconomic variables. The macro‐finance augmented econometric model has a remarkable in‐sample and out‐of‐sample predictive ability, largely outperforming a standard autoregressive specification. We also document a stable relationship between the US dollar/euro Carhart momentum conditional correlation (CCW) and the euro area business cycle. CCW signals a progressive weakening in economic conditions since June 2014, consistent with the scattered recovery from the sovereign debt crisis and the new Greek solvency crisis exploded in late spring/early summer 2015. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

Forecasting the Daily Time‐Varying Beta of European Banks During the Crisis Period: Comparison Between GARCH Models and the Kalman Filter

This intention of this paper is to empirically forecast the daily betas of a few European banks by means of four generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) models and the Kalman filter method during the pre‐global financial crisis period and the crisis period. The four GARCH models employed are BEKK GARCH, DCC GARCH, DCC‐MIDAS GARCH and Gaussian‐copula GARCH. The data consist of daily stock prices from 2001 to 2013 from two large banks each from Austria, Belgium, Greece, Holland, Ireland, Italy, Portugal and Spain. We apply the rolling forecasting method and the model confidence sets (MCS) to compare the daily forecasting ability of the five models during one month of the pre‐crisis (January 2007) and the crisis (January 2013) periods. Based on the MCS results, the BEKK proves the best model in the January 2007 period, and the Kalman filter overly outperforms the other models during the January 2013 period. Results have implications regarding the choice of model during different periods by practitioners and academics. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.