国际石油价格波动的结构性因素分析

文章将石油供给性冲击、需求性冲击和投机行为冲击3方面结构性因素细分为5个内生变量,构建反映油价波动的结构向量自回归(SVAR)模型,并运用模型对1999—2012年期间油价波动的原因进行了实证分析。结果表明:需求性冲击无论是长期还是短期都是油价波动的最主要因素;其次,投机性冲击对油价波动的影响也较大,不容忽视;短期突发事件和供给冲击短期对油价有些影响,长期影响基本消失。     

因子von Neumann代数上的非线性中心化子

设m，n是任意非零整数，且满足(m＋n)(m－n)≠0， M是实或复数域F上的Hilbert空间上的一个因子von Neumann代数.利用代数分解方法证明了M上满足2mφ(AB)＋2nφ(BA)＝mφ(A)B＋mAφ(B)＋nφ(B)A＋nBφ(A)的非线性映射φ为可加中心化子，并刻画出具体形式φ：A→λA(λ∈F， A∈M).     

基于因子分析的烤烟主要化学成分特性

为准确评价烟叶质量,对3个等级317个烟叶样品进行常规化学成分分析,利用因子分析法对烟叶样品的化学成分及其比值进行综合评价。结果表明,烟叶主要化学成分总体比较协调,其总糖、还原糖含量偏高,不同等级烟叶化学成分差异明显。主要表现为含氮化合物与含碳化合物呈显著负相关,总氮与总植物碱呈显著正相关;对主要化学成分及其比值进行因子提取得到3个主因子,代表其方差贡献率的83%以上,分别为含碳因子、燃烧因子及含氮因子。     

人工智能促进服务业生产率了吗

近年来，我国服务业占比呈现持续上涨态势，但服务业的高成本低效率问题仍然存在，随着人工智能和服务业的融合，服务业的全要素生产率是否提高有待进一步验证。我们运用DEA-Malmquist生产率指数验证了“鲍莫尔病”的确存在；加入人工智能因素后的服务业全要素生产率的确提高了，但是进一步的分解发现，全要素生产率的提高主要源于要素配置效率的改善和规模报酬递增效应，并非由于技术进步，人工智能作为技术进步的主要标志在提高服务业全要素生产率中的作用仍然有限，这是由于人工智能作用的滞后性所致。     

基于概率图模型的危险驾驶罪刑期预测

针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求, 本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法. 该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型, 由极大似然准则估计刑期分布的参数, 进而计算分布的数学期望得到预测值. 关于危险驾驶罪的实验结果表明, 概率图模型的预测准确率优于基于决策树和神经网络等的模型, 且具有良好的可解释性.     

Identifying US business cycle regimes using dynamic factors and neural network models

We use dynamic factors and neural network models to identify current and past states (instead of future) of the US business cycle. In the first step, we reduce noise in data by using a moving average filter. Dynamic factors are then extracted from a large-scale data set consisted of more than 100 variables. In the last step, these dynamic factors are fed into the neural network model for predicting business cycle regimes. We show that our proposed method follows US business cycle regimes quite accurately in-sample and out-of-sample without taking account of the historical data availability. Our results also indicate that noise reduction is an important step for business cycle prediction. Furthermore, using pseudo real time and vintage data, we show that our neural network model identifies turning points quite accurately and very quickly in real time.     

基于多水平发展模型的云南省县域经济增长研究

多水平模型是基于层次结构数据形成的一种统计模型,不仅能深入挖掘不同层次变量对县域经济增长的影响,而且能对县域经济增长的差异性进行分析;基于时间—区县—州市构建了3水平发展模型,分别从居民生活水平、工业发展程度、农业发展程度、交通发达程度、投资程度等视角对云南省县域经济增长差异的影响因素进行研究;经济总量由初始水平和经济增速决定,结果表明初始水平受州市层面上人均蔬菜产量和人均固定资产投资等影响较显著,增长速度受州市公路密集度影响较显著。     

鄂尔多斯盆地西南缘中生界石油勘探思路与对策

鄂尔多斯盆地西南缘三叠系延长组主要发育大型岩性圈闭油藏,储层致密,直井自然产能低,如何对其实现经济有效开发一直是困扰地质人员的主要问题之一。作者根据多年油气地质研究,结合勘探实践经验,认为该区油气成藏具有"主源定型、双向排烃、岩性控藏、近源成藏"的特点,油气高产主要受储层品质、油气充满度以及断裂-裂缝发育程度等因素控制,有利的"源、储、疏、高压封存"四元配置是该区石油富集高产的最主要因素,进而提出了针对性的勘探思路与对策,即综合利用勘探开发一体化模式、水平井分段压裂技术和黄土塬三维地震技术可实现经济有效的勘探开发。     

氯化钠对脂肪醇聚氧乙烯醚硫酸盐(AES)粘度的影响

在实验的基础上,研究了氯化钠对阴离子表面活性剂AES形成胶团性质的影响。总结出普遍规律,为AES的应用提供了实验数据和理论基础。     

一类矩阵方程解的讨论

本文讨论矩阵方程ｆ（ｘ）＝Ａ的解的问题,其中ｆ（ｘ）为复多项式,给出有解的充分必要条件。