我国利率调整对资产投资的影响分析

利率是金融资产的价值表现,它作为经济杠杆,对一国经济的发展发挥着至关重要的作用。本文利用EXCEL绘制利率、固定资产投资和房产投资的折线图,从宏观上分析利率变化对资产投资的影响;用EVIEWS软件对利率与固定资产投资增长率和房产投资增长率做回归分析,从微观上进一步系统的讨论了三者的变化程度。     

烃族组成对柴油储存安定性影响研究

针对柴油储存过程中质量衰变问题，利用典型柴油样品，开展烃化合物对中国成品柴油储存安定性影响规律研究。烃组成分析测定结果表明，柴油中总芳烃和链烷烃之间存在很强的相关性（相关系数为0.90）。综合采用相关分析、逐步线性回归等方法，建立了安定性指标与烃组成的关联模型，拟合验证表明模型可靠，可以直接用于柴油储存安定性预测；研究确定了柴油储存安定性的主要影响物质，按照对储存安定性指标影响的严重程度将烃类物质分为三个等级，其中苊烯和三环芳烃对柴油质量衰变影响最大，链烷烃对十六烷值和热值影响最大。     

基于因果岭回归的多数据源科研主题识别方法

为了有效解决多数据源科研主题的识别问题,基于因果岭回归建立了一种新的多数据源科研主题识别方法.该方法首先给出了多数据源科研主题识别关键参数(如主题词的引用权重、状态密度)的评价指标;同时根据科研主题形态特征建立了特征函数,并基于因果岭回归给出了具体识别方法;最后,通过仿真实验深入研究了影响该识别方法的关键因素.结果显示,与朴素贝叶斯、KNN算法和MGe-LDA算法相比较,该方法在价值引用量、引用权重和前沿主题相似度等方面具有较大优势.     

国内外能源相对价格对中国制造业出口质量的影响——基于行业能耗密度与竞争激烈程度异质性的分析

基于行业能耗密度与竞争激烈程度异质性的视角,在考虑传统生产要素影响的基础上,加入能源相对价格这一核心解释变量,并引入能耗密度与竞争激烈程度两个虚拟变量,选取2000—2016年相关数据,采用固定效应回归分析法进行实证分析,结果表明:国内外能源相对价格总体上有利于中国制造业出口质量提升,但影响不显著。它主要通过能源成本和企业研发投入倾向影响中国制造业的出口质量,对高能耗制造业出口质量具备显著性正面影响,更有利于竞争激烈程度高的行业出口质量升级。建议政府在推进能源价格市场化过程中,在适当控制的前提下,采取加强资本深化、技术投入和吸引高技术含量外商直接投资等措施,以提升出口质量。     

核稀疏概念编码算法及在图像表示中的应用

稀疏编码算法是一种常用的图像数据表示方法.为了处理高度非线性分布的数据,文中提出了一种核稀疏概念编码算法,并应用于图像表示.该算法首先对邻域图进行谱分析,提取数据的几何流形结构信息;然后将原始特征空间数据映射到高维特征空间中,利用谱回归在高维特征空间中来计算基向量;最后在高维特征空间中对每个样本逐个进行表示.文中算法不仅能有效地处理非线性结构数据,而且只需求解一个稀疏特征值问题和两个回归问题,计算简单有效.在Yale、ORL和PIE图像库的聚类实验表明,文中算法的准确率和归一化互信息均优于其它几种对比算法.     

传媒类高校微信平台信息内容受众偏好分析——以中国传媒大学微信平台为例

微信作为当下国内发展最为迅速的社交媒体,已被各类组织广泛应用,在高校组织中更为明显.然而,各类微信平台推送的信息内容质量参差不齐.本文以传媒类高校微信平台信息内容受众偏好为研究对象,采用实地调研法,对调查问卷收集到的数据进行定性和定量分析.研究得出,传媒类高校微信平台信息内容受众偏好主要是:校园生活、新闻资讯、学术学习.最后,通过建立多元线性回归模型,对结论进行检验.为传媒类高校微信优化管理,提供依据.     

温故而“创新”:戏曲“创新”与剧种发展

戏曲的发展,从某种意义上讲就是剧种的发展。在"非遗"语境下探讨戏曲剧种发展,辩证看待"百花齐放,推陈出新"原则的同时,要警惕戏曲的"趋同化"和"话剧+唱"等现象。提出清醒认识戏曲"以歌舞演故事"的本质,在变易与创新上认识戏曲发展本身的悖论,在继承与创新上主张温故而"创新",认为打开戏曲现代化创新的格局需要足够的条件和智慧。     

芜湖市房地产行业景气指数建模与预测研究

通过X-11过程消除季节因素和同比法消除量纲影响,并采用因子分析法加权编制"芜房指数";采用数理统计的方法对"芜房指数"分析建立预警系统,通过与实际情况对比,表明预警系统是有效的。建立"芜房指数"的预测模型,结合预警系统分级与七个指标的分类指数,拟合出有效的定序回归模型,根据近年来的"芜房指数"序列建立ARMA模型,并对后五期的"芜房指数"作了有效的预测。     

基于跳跃、跳跃强度和机制转换的股票市场波动建模及其预测研究

将跳跃及其跳跃强度引入到异质自回归(heterogeneous autoregressive, HAR)模型中,并在此基础上进一步嵌入固定转移概率矩阵的马尔可夫状态转换机制模型,构建出系列新的波动预测模型.运用系列统计检验手段(如模型置信度检验、样本外R²检验、趋势检验)评估上述预测模型对中国股票市场波动的预测能力,样本外的实证结果表明:1)与基准模型相比,结合马尔可夫机制转换的模型具有更好的预测表现; 2)相比其他预测模型,包含跳跃、跳跃强度以及马尔可夫机制转换的模型(MS-HAR-TJI)具有更高的预测精度; 3)在新冠疫情爆发期以及高波动时期, MS-HAR-TJI模型对中国股票市场波动仍具有很强的预测能力.