基于VAR模型的广西消费、投资和经济增长关系的实证研究

文章通过建立消费、投资和GDP的向量自回归(VAR)模型,利用格兰杰非因果性检验、脉冲响应和预测方差分解的方法对广西经济系统中消费、投资与经济增长的关系进行实证分析,研究结果表明:消费对于广西的经济增长有着重要的作用,因此,通过适当刺激消费,促进消费结构升级,能够更快更好地促进广西的经济发展.     

偶数阶微分方程解的振动性

考虑偶数阶带强迫项偶数阶中立型微分方程,且得到了其解的振动性的充分条件.     

对性质判断主谓项的周延性问题的再认识

性质判断主谓项的周延性问题在传统形式逻辑性质判断理论中占有重要地位,弄清楚这个问题,对于正确理解各类性质判断逻辑形式的含义和特性,对于合乎逻辑地进行相关的推理,特别是直言三段论的推理,具有重要意义。一般教材都从性质判断的量项和联项的角度来分析其主谓项周延性问题,本文将结合欧拉图来演示性质判断主谓项的周延性问题,以供初学者参考。     

服装网络消费行为的静态测试与分析

针对目前服装网络购物中日益增加的退货物流,以B/C服装电子商务企业为研究对象,通过静态测试方法,分析了消费者特征与服装网络消费行为之间的影响关系。同时分析了消费者因素、服装企业因素、营销因素、网络因素、感知风险因素与消费心理及行为之间的相关性。在此基础上,运用因子分析和聚类分析划分了服装网络消费者的类型,并通过对应分析明确每一类消费者的购物偏好,为服装企业制定精准性的营销方案提供参考依据。     

基于改进CV模型的高原鼠兔图像分割

针对CV模型无法分割灰度不均图像的问题,提出改进CV模型.在CV模型能量泛函中引入前景灰度不均抑制项,使CV模型能够对前景灰度不均图像进行分割.此外,在图像预处理阶段引入四叉树方法和大津法,缩小CV模型分割图像的搜索范围,减少分割时间;弥补CV模型须要手动设置初始轮廓的问题.实验结果表明:改进CV模型能够实现对前景灰度不均图像的精确分割,且耗时少,在背景抑制、目标区域轮廓定位等方面效果好.     

市场营销如何能"赢"

市场营销是一门以经济科学、行为科学和管理科学为基础、以研究满足市场需求为中心的营销活动及其规律性的应用科学。营销方式的变迁是市场发展的标志。只要企业紧跟市场，紧紧抓住消费需求，不断更新营销观念，强化企业内部管理，加强与外界交往与沟通，注重营销创新。制度创新，就一定能够实现企业目标，真正实现市场“赢”销。     

基于logit模型的共享汽车出行影响因素分析

为定量分析影响使用共享汽车出行的主要因素,以543份有效调查问卷收集的数据为基础,从个体特征、出行特征和出行者对共享汽车服务水平的主观感知3个方面开展研究,分别运用有序Logit模型和多项Logit模型建立共享汽车出行频率预测模型,并对比预测精度。结果表明,职业类型、对共享汽车舒适性、便利性、经济性和时耗性的主观感知5个变量与共享汽车出行频率显著相关。有序Logit模型和多项Logit模型的平均预测准确率分别为78.41%和92.40%,多项Logit模型的预测效果较好。     

中国农民收入与消费的协整分析

本文运用协整理论和Granger因果关系检验,对1985—2008年我国农村居民收入与消费之间的关系进行实证研究。结果表明,我国农村居民收入与消费之间存在协整关系,同时在协整分析的基础上建立了误差修正模型。最后提出了几点建议和措施。     

迁移方程中放射性污染物衰变项(-λ C R_d)商榷

文献中,放射性污染物在地下水中有吸附迁移方程的衰变项,表示为:-λC Rd。该形式是在将吸附相质量与溶解相质量加和后一并考虑;或者是将吸附相与溶解相的质量变化都包含在质量守恒方程中导出的。这种观点及方法,忽视了在局部平衡假设成立条件下,吸附分配系数(Kd)和滞留系数(Rd)为定值的事实,误将吸附相也作为迁移组分;还忽略了使用质量守恒定律时,必须以溶质具备示踪剂性质为前提条件。所以,表达式中的"-λC Rd"有误。实际上,在平衡状态下,吸附相不迁移,吸附作用使地下水净化。吸附相的衰变作用与迁移方程的衰变项无关。衰变项是指地下水中污染溶质的衰变作用,其数学表达式应为:C/t=-λC,而不是-λC Rd。后者会造成虚假的衰变影响,从而导致环境安全评价存在重大失误隐患。     

经济新常态下城镇化与居民消费的实证分析

基于经济新常态的特点,构建了新型城镇化对于居民消费水平影响的模型,并利用2012-2014年省级面板数据进行了实证检验.研究发现,在经济新常态的约束下,城镇化的发展可以显著提高农村的人均消费水平而无法显著提高城镇居民消费水平.稳健性检验进一步发现,城镇化进程可以提高沿海和内陆省份农村居民消费;并且对于经济发展水平不同省份的农村居民消费也具有正向推动作用;加入滞后项后城镇化发展对农村和城镇居民消费具有正向和负向的影响.