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871.
本研究系统探究了商品金融化背景下中国商品期货市场与传统金融市场间收益率及波动性层面的溢出效应。首先,采用TVP-VAR模型构建溢出指数,全面展现了期货市场与其他金融市场间的静态和动态溢出特征。随后,对溢出指数进行分解,分析了溢出效应的来源。研究结果表明,中国商品期货市场的整体溢出指数较高,且在2008年金融危机、2015年股市异常波动和2020年新冠疫情期间明显上升。溢出指数的上升主要源于期货市场与代表性金融市场间的双向溢出。本研究的边际贡献在于更深入地探讨了商品金融化背景下中国期货市场与金融市场间的溢出效应,描绘了金融市场微观结构的变化趋势,为理解大宗商品市场金融化提供了新的视角。研究结果有助于更全面地了解金融市场间的风险传染机制,协助政策制定者识别潜在的风险隐患,提高监管效能,有效地防范系统性金融风险。同时,本研究还有助于优化金融机构的资产配置决策。 相似文献
873.
随着经济社会的发展和科学技术的不断进步,科研活动也呈现出许多新的特点,对科研管理工作提出了一系列新要求,实现科研管理整体化、透明化、标准化、规范化和精细化。本文以科研管理过程中辅助决策模型为研究对象,中国科学院资源规划系统(Academia Resource Planning,ARP)为依托,在总结基于ARP 开展科研管理辅助决策模型研究工作的基础上,结合IBM 公司推出的数据集成产业链,从功能需求框架、辅助决策模型库、样本库三个方面提出完整的科研管理辅助决策模型建设方案。 相似文献
874.
875.
[目的]研究国安 U18 足球运动员全场、上下半场、不同位置和胜负场的比赛高强度跑动特征?探究我国优秀青年足球 运动员的高强度跑动能力?为青年足球运动员的选材、培养和科学研究提供一份参考依据? [方法]选取共 10 场 2017 赛季 U18 精英联赛和锦标赛的国安队员(n = 16 名)高强度跑动指标作为研究对象?筛选高强度跑距离、加减速次数等指标对比分 析足球运动员高强度跑动表现特征? [结果] (1)在全场高强度跑动距离和加减速次数方面?国安 U18 队员分别为 344.4± 125.6 m、63.4±11.7 次和 79.7±18.5 次?(2)国安 U18 队员上半场每分钟跑动距离明显高于下半场(P<0.01)?上半场高速跑距 离占比高于下半场(P<0.05)?平均速度上半场明显高于下半场(P<0.01)?(3)从高强度跑动距离来看?各位置从低到高依次 为:中前卫<中后卫<中锋<边前卫<边后卫?中前卫和中后卫明显低于边后卫、边前卫和中锋(P<0.05)?中后卫和中前卫之间 以及边后卫、边前卫和前锋之间不存在统计学意义? [结论](1)与上半场数据相比?国安 U18 队员下半场高强度跑动表现没 有明显下降?(2)国安 U18 边路位置队员和前锋的高强度跑动数据明显高于中前卫和中后卫?因此?不同位置角色是影响高强 度跑动特征差异性的因素之一?(3)国安 U18 队员比赛高强度跑动表现与比赛结果之间未发现较大关联性? 相似文献
876.
丁俊 《西昌学院学报(自然科学版)》2021,35(2):82-88
针对目前资本市场上快速挖掘某种主题概念股票的需求?提出了一种新思路?该思路以上市公司的核心题材、主营收 入和资本运作 3 项数据为基础?进行主题概念相关指数的分析和计算?最终以此指数作为标准推荐主题概念相关股票?并开 发了一套数据抓取程序和 Web 应用程序? 数据抓取程序利用定时组件 Quartz 从各大财经网站抓取全体上市公司已公开的各 类基本信息?存入分布式文件系统 HDFS 中?Web 应用程序接收用户输入的查询关键字组合?系统利用抓取的数据集从公司收 入、投资和核心概念 3 方面分析和计算出公司与用户需要查询的关键字组合的相关指数?最后汇总为总相关指数?总相关指 数越高的公司?其相关度越高?相关度越高的公司越有可能就是用户想要查找的相关主题概念公司? 通过这 3 方面的结合?在 公司的过去和未来?在定性和定量等多个方面都进行了相关度的挖掘?从而计算出来的相关性将更加可靠、准确? 相似文献
877.
中国科学院资源规划项目(Academia Resource Planning, 简称ARP 项目),是实现中国科学院科学资源规划的信息系统工程,是带有科研活动管理特殊性质的电子政务系统。本文主要从ARP 系统实施十年的过程、形成的成果及系统特点进行了论述,就其在促进中国科学院管理创新、服务一流管理等方面取得的主要成效进行了分析,并结合中国科学院“创新2020”的战略需要,对其未来发展进行了展望。 相似文献