Study on the Investment Behavior under Transaction Cost in Futures Market

1　IntroductionAfter10yearsdevelopment,thestockmarketsofchinaarewaitingtoseestock-indexfu-turesinthenewcentury.Itisofgreatimportantforbothsmallinvestorsandlargeinvest-menthousestoadjusttheirbehaviorincasetheyenterintomarketswithnewinstruments.Inrecentyears,speculatingwithfutureswasdiscussedinsomepapers[1～4],andtheresultsachievedroutinelyholdtheassumptionsasnotransactioncosts(TC),nodifferentbetweenborrowingandlandingrates,andalltradingprofitsbeingsubjecttothesametaxrate.Themainproblemisthatne…     

电子商务安全探讨和网上交易规范设计

首先探讨了电子商务活动中所面临的安全威胁和防范措施,然后在介绍网上交易基本概念的基础上,进一步阐述了网上交易的基本原则和网上交易服务提供者的规范行为。     

JSP软件开发中数据库连接池技术的探讨与应用

结合传统情况在开发基于数据库的Web应用时,对后台数据库的访问模式,讨论了如何使用数据库连接池思想解决存在的问题.描述了数据库连接池的基本概念、工作原理,分析了关键问题,并且以tomcat服务器上实现MySQL数据库连接池和编写数据库连接池类为例,实现连接池的应用.     

发达国家技术交易平台运行机制及管理制度

 分析了Yet2、欧洲企业服务网络（EEN）、法国加速技术转移公司网络（SATT）、韩国国家技术银行（NTB）、芬兰FinNode网络等技术交易平台的运行机制及管理制度，结合当代技术交易活动以及相关创新创业辅助工作情况，总结了主要发达国家技术交易平台建设发展工作的特点，进而提出了对中国新一代技术交易平台建设工作的建议，明确将企业作为技术交易的关键主体、呈现国际化和规模化趋势、面向产业创新创业全过程服务。     

LM曲线移动因素的疏漏及其对货币政策效果影响探究

分别采用几何法和代数法,从需求一边研究影响LM曲线位置的因素和影响过程,分析了如何更为规范地表述LM曲线移动的问题,并结合我国实际分析了货币需求一边因素的变化对货币政策效果的影响。分析结果显示:影响LM曲线移动的因素有货币交易需求、货币投机需求和实际货币供给量的变动;货币交易需求函数和货币投机需求函数都有常数项;当LM曲线移动时,表述为LM曲线向上或下移动更为规范;货币交易需求和货币投机需求增加都会导致LM曲线向上移动;我国未来货币交易需求会减小而货币投机需求会增加,进而导致货币政策效应变小。     

CAD／CAM中数据库管理的作用及要求

本文阐述了在ＣＡＤ／ＣＡＭ中使用数据库管理技术的必要性，并从分析事务性数据库管理系统入手，论述了ＣＡＤ／ＣＡＭ对工程数据库管理系统的特殊要求     

事物性组件的开发与应用实践

详细论述了事物性组件的概念、应用规则、开发过程和使用方法．     

移动同步复制的冲突预处理与检测消解策略

针对移动计算资源有限性、移动通信的频繁断接性和通信带宽的有限性、不同移动数据库产品之间的异构性,鉴于目前移动同步复制技术存在的缺陷,提出一种新的事务级同步复制模型,重点分析了该模型的冲突处理策略,并给出了具体的实现算法.该模型在冲突检测和消解之前加入冲突预处理机制,通过引入用户关心数据、事务相关集等概念,有效节省了移动客户端的存贮资源和移动通信带宽,减少了服务器的工作负荷和出错概率,降低了冲突检测和消解算法的复杂度.采用基于规则的冲突检测和消解策略,简化了冲突处理过程,提高了同步效率.此外,基于SyncML同步协议的实现算法具有对多种异构主流数据库产品良好的通用性和适应性.     

扩展嵌套事务模型的研究

在主动数据库的规则处理过程中，为了更好地适应规则的嵌套触发和多种耦合方式的处理，在分析了嵌套事务模型的基础上，对其进行了扩展，提出了扩展嵌套事务模型，并在此基础上，对规则的处理进行了相应的分析。     

一种关联规则增量更新算法

针对一个新的事物数据库加到原有的事务数据库中,在最小支持度和最小置信度都不变的情况下相应关联规则的更新问题,提出了一种简单高效的增量式关联规则挖掘算法。该算法从集合的角度出发,将事物数据库分为频繁项集集合和非频繁项集集合,从而在两个事务数据库可能出现的关系中,准确找出能够生成新的频繁项集的集合。在此基础上,利用给出的算法能够较为容易地发现新的关联规则。最后,分析了此算法的优越性。