在金融危机背景下应加强大学城的资源共享

从促进大学生就业、提高人才培养质量、减少重复建设三个方面分析了在金融危机背景下应当加强大学城内校际资源共享。同时,也指出在当前形势下,要鼓励高校与企业抱暖过冬、与政府加强合作,帮助企业化解风险,帮助更多的劳动者提高职业技能,共同应对金融危机。     

金融危机对高校毕业生就业的冲击与对策研究

国际金融危机对高校毕业生就业产生了多方面的冲击,挤压了就业需求空间,抬升了就业准入门槛,改变了不同专业的市场需求趋势,影响了毕业生职业生涯的选择方向.高校应对金融危机对毕业生就业的新挑战,应从源头上予以改进和完善,进一步明确办学的定位,不遗余力地提升教育教学质量,以职业发展理念为指导,实施全程化大学生就业教育,多管齐下,服务毕业生就业.     

A Credit Risk Evaluation Approach to Neural Network Training by Means of Financial Ratios

In recent years artificial neural networks are used to recognize the risk category of investigated companies. The research is based on data from 81 listed enterprises that applied for credit in domestic regional banks operating in China. The backpropagation algorithm-the multilayer feedforward network structure is described. Each firm is described by 9 diagnostic variables and potential borrowers are classified into four classes. The efficiency of classification is evaluated in terms of classification errors calculated from the actual classification made by the credit officers. The results of the experiments show that LevenbergMarque training error is smallest among 4 learning algorithms and its performance is better, and application of artificial neural networks and classification functions can support the creditworthiness evaluation of borrowers.     

Parameter self-adaptive synchronization control for a kind of financial chaotic systems

A parameter adaptive control approach was applied to a kind of financial chaotic systems. According to Lyapunov stability theorem, synchronization of two financial chaotic systems with different certain parameters or the same uncertain parameters were implemented through designing proper control functions and using parameters self-adaptive control principle. The sufficient synchronization conditions of the two financial systems were obtained. Under the situation of the same uncertain parameters, the synchronization system has simpler controller and better performance. Numerical simulations show the effectiveness of the method.     

政府网站民生信息建设实证研究

民生信息是构建政府网站的基础。通过对成都市辖区政府网站民生信息建设现状的调查,获得了区县政府网站民生信息的主题、功能、形式、结构等数据,在此基础上提出了改进政府网站民生信息组织的建议。     

国家金融地理与河南金融发展

金融地理的变化深深影响着不同地方的发展,并成为现代区域空间结构的重要组成部分.地方在国家金融地理中的位置,首先影响区域经济效率和资本获得,特别是信用获得,从而直接影响区域经济增长;其次作为一种空间结构力量,影响地方金融发展,突出表现在金融流动对地方金融发展的激励和滞缓.21世纪以来各区域对金融资源的激烈竞争正在重绘新的国家金融地理.基于区位基尼系数的分析表明,现阶段金融产业在省际层面的地理集中趋势并不明显,地理集中主要体现在中观甚至微观区域层面上.2000年以来河南省经济增长快速而金融发展迟缓,与中部其他省份相比差异更加显著,在国家金融地理格局中的地位不断下降.加快河南省金融发展迫在眉睫,这需要统筹区域金融中心和乡村普惠金融建设.     

微博时代高校学工人员的思路创新和角色重构

当前,微博这一新媒体技术为高校学工人员工作既提供了机遇,也带来了巨大挑战。因此,微博时代的高校学工人员,必须通过宏观层面的三个方面思路创新和微观层面的三个层次角色重构来增强思想政治教育的实效,实现思想政治教育从“他育”到“自育”的转变。     

马克思虚拟资本理论与金融危机

马克思虚拟资本理论从资本形态的视角揭示出资本追逐利润的最大化,导致经济的逐步虚拟化。虚拟资本渐渐成为一种支配他人的手段,资本主义的经济运行方式就是对虚拟货币财富的追逐和占有。资本形态与特点发生了各种变化,但没有改变资本主义生产方式的基本矛盾。以信用为基础的虚拟资本,随着货币支付矛盾的积累、经济的泡沫化,必然导致金融危机。     

行政事业单位内部控制存在的问题及对策

行政事业单位的内部控制存在着内部控制意识淡薄、财务管理制度不健全、会计基础管理薄弱、缺乏风险管理意识、缺少有效外部监督等问题,针对这些问题,提出了相应的对策。     

改进的时间相关序列股票价格混合预测模型研究

金融股票市场是一个极其复杂的演化系统,因此对股价波动进行准确预测是投资者理性规避投资风险的重要渠道。本文首先通过构建科学性较强的自回归移动平均与支持向量机（ARIMASVM）模型分析一维金融时序数据的线性成分,对我国股价波动进行样本内预测并与真实数据作比较,再利用改进的支持向量机（TGDSVM）模型基于金融面板时序数据处理线性预测后剩余的非线性成分信息。采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对比例误差（MAPE）、回归指数（WIA）、百分标准误差（SEP）与Nash系数六个预测精度指标检验五只股票日收盘价的预测精度。仿真结果表明：改进的时间相关序列（ARIMA-TGD-SVM）股票价格混合预测模型可以很好的弥补传统支持向量机（SVM）模型对解决多分类问题存在困难和对大规模训练样本难以实施的不足,并有效解决其利用欧式距离表征时序数据内部真实相互关系不足的缺陷,能够为股市预测提供理论依据和实际应用奠定基础。