K_2PdX_4:Cu~(2+)超超精细参量研究

利用离子簇模型,建立了四角伸长八面体中3d9体系超超精细参量的微扰公式;在理论上得到了轨道混合系数、未配对自旋密度、平均共价因子等参量的关系,并应用于K2PdX4(X=Cl,Br)中的四角[CuX4]2?中心,理论与实验比较符合。与文献[4]相比,该文在计算公式上有所简化,并且调节参量数目进一步地减少,因而具有较好的适用性。     

例外：论小津安二郎

通过考察电影导演小津安二郎作品的特殊光晕（aura）,解释他何以能够凭保守的姿态赢得普遍的赞美。希望在解读了小津电影的根本情节、主要色彩和精神结构后,能够回答这么一个问题：小津何以不再可能？     

债务融资、债务结构与公司过度投资行为——来自我国上市公司的经验证据

文章以我国A股市场上市公司为研究对象,实证研究了债务融资对过度投资行为的抑制作用.研究发现:我国上市公司普遍存在着严重的过度投资现象,债务融资及其构成特征整体上并未对公司的过度投资行为起到抑制作用.通过进一步按最终控制人性质分组检验发现,债务融资比例与银行借款在国有控股公司不但没起到抑制过度投资行为的作用,反而还恶化了公司的过度投资行为,债务融资比例与银行借款在非国有控股公司中起到了制约过度投资的作用,商业信用和长短期债务在国有与非国有控股公司中仍没起到制约公司过度投资行为的作用.     

我国中小商业银行风险管理策略研究

本文针对中小商业银行风险管理这一热点，对其风险特征和风险来源进行了探析，并在此基础上对我国中小商业银行风险管理提出了综合性的指导性建议，构建了中小商业银行整体风险管理的框架，并研究了商业银行操作风险的标准计量方法。     

全球服务业FDI变化的原因和影响

服务业FDI在FDI总量中的比重份额上升和变动幅度大,是近年来FDI变动的表现规律之一。服务业FDI具有地域限制、易受汇率风险影响、面临高的管理风险和波动性大的特征。影响服务业FDI的因素主要有收入增长、技术进步、金融发展以及投资和贸易政策变化。服务业FDI变动对经济活动的影响主要表现在带动FDI总量变动和影响产业结构调整两个方面。     

葬礼:面对死亡的社会安排 ———城市环境下葬礼仪式浅析

通过实地观察和对殡仪馆工作人员的访谈，描绘了天津市城市内部现有的国家规范框架下葬礼仪式的具体过程以及附着在这个框架下的民间习俗的现状，试图通过对国家规范框架下的“正式”葬礼仪式及与其相对的“非正式”仪式——家庭告别仪式的程序形式的简略描述，展现在城市中普通个人的葬礼基于公共环境和家庭环境不同场景所采用的不同仪式过程。这是民间习俗对规范仪式的补充，同时也是“正式”规范对这种“非正式”实践的通融和消化。在描述现状之外，作者试图讨论蕴含在葬礼仪式中，不同死亡个体的葬礼仪式形式、规模及参与者等方面的区分所展现出的一种社会对死亡个体生前所处社会结构地位的认同，这种认同不仅反映了仪式所处社会背景的秩序和结构，也强化了这个社会的秩序和价值判断标准。     

非法占有目的内涵之辨析

分析了大陆法系、英美法和中国大陆的各种观点,阐述了占有的含义、非法占有目的之规范结构、非法占有目的之心理构造、所有权能的组成和财产犯罪保护现状等。非法占有目的指向应是占有的本身,占有之下对财物的所有、使用和收益是比占有更深层的类似发起目的的心理动机,不属于占有目的的范畴。占有的本体事实和占有之下对财物更进一步处分的价值评价结合成非法占有目的的完整含义。     

震荡与冲突：近代中国社会结构转型探析

中国传统社会结构乃是权威—依附模式。鸦片战争以后 ,随着家族中心主义的动摇、阶级的裂变和改组、社会群体的嬗变与激增以及沿海与内地、城市与乡村二元格局的出现 ,近代中国社会结构呈现出从宗法社会到二元结构社会转型的态势。     

Estimating household structure in ancient China by using historical data: a latent class analysis of partially missing patterns

Summary.  Social data often contain missing information. The problem is inevitably severe when analysing historical data. Conventionally, researchers analyse complete records only. Listwise deletion not only reduces the effective sample size but also may result in biased estimation, depending on the missingness mechanism. We analyse household types by using population registers from ancient China (618–907 AD) by comparing a simple classification, a latent class model of the complete data and a latent class model of the complete and partially missing data assuming four types of ignorable and non-ignorable missingness mechanisms. The findings show that either a frequency classification or a latent class analysis using the complete records only yielded biased estimates and incorrect conclusions in the presence of partially missing data of a non-ignorable mechanism. Although simply assuming ignorable or non-ignorable missing data produced consistently similarly higher estimates of the proportion of complex households, a specification of the relationship between the latent variable and the degree of missingness by a row effect uniform association model helped to capture the missingness mechanism better and improved the model fit.     

Bayesian networks for imputation

Summary.  Bayesian networks are particularly useful for dealing with high dimensional statistical problems. They allow a reduction in the complexity of the phenomenon under study by representing joint relationships between a set of variables through conditional relationships between subsets of these variables. Following Thibaudeau and Winkler we use Bayesian networks for imputing missing values. This method is introduced to deal with the problem of the consistency of imputed values: preservation of statistical relationships between variables ( statistical consistency ) and preservation of logical constraints in data ( logical consistency ). We perform some experiments on a subset of anonymous individual records from the 1991 UK population census.