扩招形势下经管类高校学风建设之我见

学风是学生学习目的、学习态度、学习纪律的综合反映。学风建设的成败直接影响国家"科教兴国"战略的成败。对于扩招后的经管类高校来说,因其专业的特殊性,在学风建设过程中所反映的困难将会更多,任务更加艰巨。应该紧扣"学生为本"的教育教学理念,加强经管类高校教风、考风及学风建设,为社会培养高素质的经管类人才。     

提高科技期刊经济效益的途径

目前中国科技期刊经济效益不佳的问题,可以通过以下途径加以解决:适应市场机制需要,实行产业化改革;提高期刊质量,扩大发行量;重视期刊广告;通过合作办刊方式吸纳资金投入;做好推动科学技术转化为生产力的信息中介。     

试论劳动合同期满终止劳动合同的经济补偿

《中华人民共和国劳动合同法》第四十六条规定了劳动合同期满终止劳动合同的经济补偿,该条款引起了社会上的较大争议。规定劳动合同期满终止的经济补偿符合劳动合同法的立法宗旨,符合我国劳工标准不断提高的要求,但是《劳动合同法》关于劳动合同期满终止劳动合同的经济补偿仍有几点值得商榷。     

河北省区域经济发展水平的差异研究

从经济规模、经济效益、经济结构、生活质量和经济潜力5方面构建评价指标体系并建立了计量模型,对河北省11个地级市的经济水平进行了评价,结果表明区域经济差异十分显著,并将11个地区分为3个层次。之后找到影响区域经济差异的主要因素——区位、经济基础、行政及资源,最后提出了一些促进区域经济协调发展的建议。     

快开式隔膜压滤机在煤泥水处理中的应用

通过和厢板压滤机的对比,介绍了快开式隔膜压虑机的主要技术特点;通过在试验过程中和加压过滤机对比,展现了快开式隔膜压虑机优异的性能,说明了应用快开式隔膜压虑机对煤泥水系统进行改造后良好的经济效益和社会效益.     

科技进步对经济增长作用的分析

以把经济系统看作是一类生灭过程而建立的宏观经济分布参数模型为基础 ,研究科技进步与经济增长的关系 .通过对资产发展方程的研究 ,分别讨论了积累率、劳动力和科技进步以及它们对经济增长的作用 .通过分析 ,进而指出只有依靠蕴含无穷潜力的科技进步才能保证国民经济持续、健康、快速的发展 ,才能真正提高人民的生活水平 .     

基于神经网络的综采工作面技术经济指标预测

应用人工神经元网络系统理论 ,基于神经网络的自学习方法 ,在对西山煤电集团东曲矿综采工作面大量实际资料进行统计分析的基础上 ,就工作面日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等 1 1项综合技术经济指标进行预测 ,预测结果精确度较高与实际相吻合 .为解决煤矿综采工作面计划、生产、管理的预测决策问题提供了一种新的研究方法.     

经济系统发展动力结构优化模型与评价方法

以产出型生产函数为基础构建了目标函数为人均增长速度最大的经济系统发展动力结构优化模型 ,给出了最优动力结构的特征和条件以及实际动力结构与最优动力结构之间差异程度的评价方法.     

“城市化”发展模式对农村剩余劳动力转移的影响

"三农"问题的突破口在于农村剩余劳动力的转移,而"城市化"则是劳动力转移的最佳途径。我国建国以来一直采用城乡分隔的管理体制,城市化远远滞后于工业化。在城市化发展模式选择上,有以大中城市发展为重心和以发展小城镇为重心两种主要观点。不同的城市化发展模式对农村剩余劳动力转移的影响不同。根据我国的国情,我国的城市化模式应该是既能发挥城市的集聚功能,又能很好地实现农村剩余劳动力的转移。由此,提出了"五元经济结构"的假设,我国应该以发展大中城市为主,小城镇建设为辅。在大城市转移剩余劳动力有限的情况下,小城镇可以发展以为农服务的产业来实现农村剩余劳动力的非农化转移。     

On the Modelling and Forecasting of Multivariate Realized Volatility: Generalized Heterogeneous Autoregressive (GHAR) Model

Recent multivariate extensions of the popular heterogeneous autoregressive model (HAR) for realized volatility leave substantial information unmodelled in residuals. We propose to employ a system of seemingly unrelated regressions to model and forecast a realized covariance matrix to capture this information. We find that the newly proposed generalized heterogeneous autoregressive (GHAR) model outperforms competing approaches in terms of economic gains, providing better mean–variance trade‐off, while, in terms of statistical precision, GHAR is not substantially dominated by any other model. Our results provide a comprehensive comparison of the performance when realized covariance, subsampled realized covariance and multivariate realized kernel estimators are used. We study the contribution of the estimators across different sampling frequencies, and show that the multivariate realized kernel and subsampled realized covariance estimators deliver further gains compared to realized covariance estimated on a 5‐minute frequency. In order to show economic and statistical gains, a portfolio of various sizes is used. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.