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41.
采用我国1981—2007年间数据,运用协整分析技术和格兰杰因果检验分析了我国建筑业产值和能耗之间的关系.结论表明:建筑能源的消耗可以支撑起建筑业的发展,但建筑业的发展并非必然依靠能源的大量消耗,从而为建筑业寻找新的经济增长点及绿色节能建筑的开发应用提供理论依据.  相似文献   
42.
提出了格值决策表中分配协调集的概念并讨论了它的基本性质,给出了分配协调集的充分必要条件,借助区分矩阵与区分函数给出了计算分配约简的方法.  相似文献   
43.
马铃薯交联-羧甲基淀粉的结构与性能   总被引:1,自引:0,他引:1  
以马铃薯淀粉为原料,环氧氯丙烷为交联剂,制备交联-羧甲基淀粉(CCMS).对比了CCMS与马铃薯原淀粉、交联淀粉(CS)、羧甲基淀粉(CMS)和羧甲基纤维素(CMC)的性质,结果表明CCMS糊液具有良好的抗老化能力、热稳定性、酸碱稳定性及抗剪切稳定性.采用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、环境扫描电镜(ESEM)和X射...  相似文献   
44.
讨论了增长曲线模型回归参数阵的两步估计问题,给出了回归参数阵的可估函数的两步估计具有无偏性的一个基本结论,并验证了两种常见两步估计均具有无偏性.  相似文献   
45.
凋落物分解是森林碳和养分循环的关键环节.长期以来森林凋落物分解研究主要关注森林优势树种.虽然蕨类植物是亚热带森林林下层的重要组分,占林下层大量的生物量,但其凋落物分解过程很少被关注.本研究用缙云山亚热带常绿阔叶林林下12种常见的蕨类叶和细根进行分解实验,监测分解113, 198, 386和586 d后的碳氮磷释放动态.结果表明:蕨类叶与细根初始碳含量无显著差异,但叶的初始氮磷含量均显著高于细根.多数物种叶的碳氮磷释放速率显著快于细根,且叶的碳氮磷主要表现为简单的直接释放模式,而细根的碳氮磷释放则表现出直接释放、富集-释放、富集-释放-富集、始终富集等复杂模式.氮、磷残余率随碳残余率的变化格局分别受初始氮、磷含量的影响.叶与细根间碳氮磷残余率的相关性表现出不同的格局:碳残余率在分解113, 198和386 d后均为显著正相关,但586 d后关系不显著;而磷残余率除在113 d时关系不显著外在其他时间点均显著正相关;但氮残余率在整个分解过程均无显著关系.该结果表明地上地下分解速率是否存在显著相关性与元素类型及分解时间有关.本研究结果为进一步量化蕨类植物对森林生态系统碳和养分循环的重要性提供参考.  相似文献   
46.
设(Z2)k作用于光滑闭流形Mn,其不动点集具有常余维数r,Jn,kr是具有上述性质的未定向的n维上协边类[Mn]构成的集合.Jn,kr=∑n≥rJn,kr为未定向上协边环N*=∑n≥rNn的理想.通过构造上协边环N*的一组生成元决定了理想J2k 2k-2*,k.  相似文献   
47.
运用1978年至2003年的年度统计数据,对现金、狭义货币和广义货币与各主要经济变量之间因果关系进行Granger因果检验.在此基础上,具体分析相应货币供给量与主要经济变量之间的协整关系,建立误差修正模型.分析结果表明,货币供应量的变化对经济增长GDP的作用力不大,对消费和投资的影响力较小,货币供应量的变化对信贷的变化影响较大;从协整关系来看,信贷与货币供应量几乎同比例变化,两者的均衡误差也较大,货币供给对利率的影响也有较明显的滞后.  相似文献   
48.
采用基于协相关函数(CCF)的Hong(2001)方法和基于协整理论的误差修正模型(ECM)系统研究了全球原油市场的Granger因果关系与信息溢出.研究市场包括伦敦、纽约、迪拜(Dubai)以及东南亚的塔皮斯(Tapis)和米纳斯(Minas)原油市场,结果显示伦敦和纽约的原油期货交易在信息溢出方面占主导地位,东南亚、迪拜、伦敦和纽约四个市场的原油现货交易处于弱势地位.采用Hong(2001)方法的研究结果表明,在10%水平上,纽约WTI期货是伦敦Brent期货下跌风险的Granger原因,因此WTI期货略占优势.此外,在检验Granger,因果关系和信息溢出方面,实证表明Hong(2001)方法优于ECM.  相似文献   
49.
中国Divisa M2需求模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文计算中国 Divisa M2指数并对其建立需求模型 ,研究发现实际 Divisa M2与实际产出存在协整关系 ,采用误差校正方法建立的动态需求模型具有良好的稳定性.  相似文献   
50.
设(Z2)k作用作用于光滑闭流形Mn, 其不动点集具有常余维数r, Jrn,k是具有上述性质的未定向n维上协边类[Mn]构成的 集合.Jr*,k为未定向上协边环MO*的理想. 通过构造MO*的一组生成元证明由所有维数大于2k+2l的上协边类及分解式中每个因子的维数都小于2k的2k+2l维可分解上协边类构成.  相似文献   
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