Interval Time Series Analysis with an Application to the Sterling-Dollar Exchange Rate

Traditional econometrics has long employed ＂points＂ to measure time series data. In real life situations, however, it suffers the loss of volatility information, since many variables are bounded by intervals in a given period. To address this issue, this paper provides a new methodology for interval time series analysis. The concept of ＂interval stochastic process＂ is formally defined as a counterpart of ＂stochastic process＂ in point-based econometrics. The authors introduce the concepts of interval stationarity, interval statistics （including interval mean, interval variance, etc.） and propose an interval linear model to investigate the dynamic relationships between interval processes. A new interval-based optimization approach for estimation is proposed, and corresponding evaluation criteria are derived. To demonstrate that the new interval method provides valid results, an empirical example on the sterling-dollar exchange rate is presented.     

Designing a Hybrid Intelligent Mining System for Credit Risk Evaluation

In this study, a novel hybrid intelligent mining system integrating rough sets theory and support vector machines is developed to extract efficiently association rules from original information table for credit risk evaluation and analysis. In the proposed hybrid intelligent system, support vector machines are used as a tool to extract typical features and filter its noise, which are different from the previous studies where rough sets were only used as a preprocessor for support vector machines. Such an approach could reduce the information table and generate the final knowledge from the reduced information table by rough sets. Therefore, the proposed hybrid intelligent system overcomes the difficulty of extracting rules from a trained support vector machine classifier and possesses the robustness which is lacking for rough-set-based approaches. In addition, the effectiveness of the proposed hybrid intelligent system is illustrated with two real-world credit datasets.     

外商直接投资趋势研究——基于灰色马尔可夫预测模型与时间序列模型的对比

外商直接投资是影响中国经济发展的重要因素,而未来外商直接投资的预测是其发展和决策的基础.文章在阐述外商直接投资对中国经济发展的作用以及对未来中国利用外资水平预测的必要性的基础上,选取2000-2013年度中国利用外商直接投资(FDI)的数据,通过建立灰色马尔可夫(GMM)和时间序列模型,对中国利用FDI的趋势进行预测,并对预测结果精度进行比较,以得出较优的预测模型.研究结果表明:传统灰色模型合格,但仍有可提升的空间;在此基础上,建立GMM预测模型对结果进行修正,所得模型的灰色关联度有很大提升,且与真实值差距进一步缩小;建立时间序列模型,并据此对数据进行预测;比较GMM与时间序列模型预测结果的精度,可知,GMM的预测精度较高,拟合效果较好.为验证这一结果的可信度,文章选取1990-2013年度北京市和重庆市FDI水平的数据,建立GMM和时间序列预测模型,再次发现GMM预测效果优于时间序列模型的预测效果.基于此,GMM对中国利用外资水平的预测结果较为可信,预测结果对完善中国直接利用外商投资的机制具有一定参考价值.     

外墙保温抗裂砂浆性能试验研究

通过试验,研究乳胶粉、聚丙烯纤维以及纤维素醚对抗裂砂浆性能的影响.结果表明,乳胶粉对砂浆的柔韧性影响较大,纤维可以使砂浆的弹性模量大幅度降低,对砂浆的柔韧性也有所提高,纤维素醚可以提高砂浆的和易性、保水性.综合三者各自的优势,可以配制出性能优良的抗裂砂浆,用于解决目前外墙保温专用砂浆出现裂缝、渗水等工程问题.     

平屋顶水平封闭方腔空气层厚度数值分析

为分析平屋顶水平封闭方腔作为保温系统时其内部空气层的相对最佳厚度,通过建立二维数值模型,选择"Presto!"压力插值格式及SIMPLE(Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equations)解耦算法,计算了在不同边界温差和边界材料导热系数下平屋顶水平封闭方腔内辐射传热量和对流换热量及其随空气层厚度的变化.在一定条件下,通过对计算结果进行回归分析,得到平屋顶水平封闭方腔在不同温差和不同边界材料导热系数下的相对最佳空气层厚度值.     

多元化的大学英语语音教学策略

学习语言时,最困难的一个方面就是掌握其发音。很多人能够很好地阅读、写作和理解英语,但是可能会遇到发音妨碍清晰、有效交流的各种情况。针对学生语音方面的问题,教师应该分析成因,采取多元化的教学策略,对学生进行音段音位和超音段音位的训练,提高学生的英语语音,使他们的发音变得越来越自然。     

大众化视域下,对校训复古热潮的审思

大学校训原本是高校的＂文化名片＂。但在大众化如火如荼开展的几年间,许多高校为了提升＂品味＂,引经据典地＂改造＂校训成了一种追求,他们通过对校训的提炼、整合,有的的确提升了校园的文化品味,凸显了大学特色、办学理念,但也有的却是东施效颦、相互模仿、盲目拔高、附庸风雅,存在着形式化、同质化和脸谱化等现象,难以起到德行培养、传承文化、彰显特色的作用。因此,有必要及时予以审思、校正和引导,以使校训真正成为凝炼思想、感昭师生的软实力。     

继承发扬古田会议精神与加强和改进党的建设

古田会议精神是福建省的政治品牌。2010年2月13日胡锦涛总书记再次视察古田会议会址,2011年1月28日胡锦涛总书记给五龙村重要回信都强调了继承好、发扬好、运用好古田会议精神。新的历史条件下,要从坚持思想建党的原则,提高党的执政能力建设,提高思想政治工作实效,注重发展生产力从而保障和改善民生,加强党的民主集中制建设,加强党的基层组织建设,密切党同人民群众的联系,加强党风廉政建设等八个方面来弘扬古田会议精神。     

加强艺术与医学的交叉,促进艺术人才培训的科学进程——2010年全国艺术医学学术研讨会议参会感言

本文为笔者参加中国艺术医学协会第六次理事工作会议-暨全国艺术医学学术研讨会后的一些心得体会,获益匪浅。笔者将把参加会议的收获带到工作中去,为艺术学科的发展发挥应有的作用。     

新个税法对调节收入分配的影响

个人所得税是现代政府组织财政收入、调节收入分配的重要手段。我国1980年开始征收个人所得税,2011年9月1日起实施新个税法。新个税法大幅度减轻了中低收入纳税群体的负担,顺应了时势和民意。但是,由于现行个税制度自身的缺陷以及个税在税收结构中的比重偏低,其调节收入分配差距的功能仍十分弱小。因此,必须加快个税制度改革,完善个税调节功能,使其真正发挥在构建公平收入分配关系中的重要作用。