实物资金流量表的预测方法研究

资金流量表是国民经济核算体系中的重要组成部分。然而，由于在编制过程中需要采集大量的数据，通常情况下，很多国家的资金流量表都会有较长时间的滞后。在编制实物资金流量表的延长表时，已有方法通常是基于基期与预测期交易收支结构保持不变的假定条件。然而，经济结构发生显著变化时，该类方法就会失效。基于上述问题，研究弱化模型的假设条件，并提出了新的实物资金流量表预测方法( 简称 FPTF方法)。根据表中元素必须满足的约束条件，该方法通过建立数学模型解除约束，其次基于历史数据的动态趋势，采用适当的时间序列分析方法来预测目标年份的实物资金流量表。通过仿真分析，验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，基于中国1992年～2014 年的实物资金流量表数据进行实例分析，取得了满意的分析结果。     

技术指标能够预测商品期货价格吗? 来自中国的证据

基于移动价格平均、动量和移动交易量平均三类技术指标,研究了其对中国大宗商品期货价格的预测效果,并以基于宏观变量的预测为基准比较分析了其预测能力.主要结论如下,第一,技术指标能够在样本内和样本外检验中有效预测我国大宗商品期货价格,其预测效果显著超过已有文献中广泛使用的宏观经济指标.第二,对于不同的模型设定和数据频率,技术指标预测效果表现稳健.第三,从资产配置角度出发,基于技术指标的预测具有显著经济意义,能够显著提高资产配置效率,获得超额收益.相关结果能够为大宗商品投资及风险管理提供经验和策略支持.     

鲁迅思想的道家情结——从“中国根柢全在道教”谈起

鲁迅的"中国根柢全在道教"这句名言在学术界颇有争议,有学者认为这是一个科学的论断,也有的认为这是对道教的否定。文章认为道教作为我国土生土长的宗教,它的影响力是广泛和深远的,"中国根柢全在道教"这个判断是有事实依据的。从鲁迅的文章和言论中,随处可以看到道家思想的痕迹,所以鲁迅与道家思想是有着不解之缘的。     

京津冀人口老龄化趋势预测与探讨

笔者以京津冀区域整体为研究对象,从《中国统计年鉴》中选取2006年～2013年相关因素建立回归模型探讨对人口老龄化问题的影响程度,并构建灰色模型预测京津冀整体区域未来十年65岁以上的人口比,通过分析得出京津冀地区在未来1年～5年将继续享受人口红利,为京津冀协同发展创造巨大优势空间,并探讨老龄化状态下京津冀协同发展值得注意的问题.     

后理论、后电影与文化研究之后的理论#br# ——再论后理论之争#br#

电影研究的后理论、后电影等概念，与文学理论使用的后结构、理论之后等，虽都翻译为中文“后”，却有其各自的问题意识与对话对象。在厘清概念的基础上，齐泽克对波德维尔等人后理论的批判，具有转折时代的特定思想意义。在文化研究衰微之时，齐泽克的再符号化与后理论的认知研究，构成了“索卡尔—文本”事件之后人文知识生产的不同理论选择。在当前后电影状态下，文化研究的持续发展与电影哲学的稳步推进，显示着新文科建设过程中人文研究的新契机与挑战。     

基于遗传算法的装备采购决策优化研究

在装备采购中，由于需求单位地域分布和担负的任务各不相同，对装备的品种、数量、时限要求也就不一样，如何使装备采购科学化、合理化，是一个涉及多变量、多目标的复杂系统问题。在综合考虑装备采购各项因素的基础上，构建多约束条件下的多目标模糊指派模型，提出了基于遗传算法的解决方案，最后通过案例进行仿真实验，验证该算法的可行性和有效性，解决了采用传统优化方法难以解决的装备采购优化决策问题。     

汇率货币模型的非线性协整关系检验——基于深度GRU神经网络

本文采用深度门控循环单元（GRU）神经网络探讨三种汇率货币模型（弹性价格、前瞻性和实际利率差模型）的非线性协整关系。GRU技术在深度学习中具有智能记忆、自主学习和强逼近能力等优点。为此，本文运用该技术对6组典型浮动汇率制国别数据进行了非线性Johansen协整检验。结果表明，汇率与宏观经济基本面之间存在非线性协整关系，从而说明了货币模型在非线性条件下的有效性，以及先进的深度学习工具在检验经济理论中的优势。     

零售4.0时代先行发货问题的大数据分析

在零售4.0时代，渠道的多样化不仅丰富了数据源，还能迅速生成大量数据，需要通过分析大数据，为决策提取有意义的信息，通过分析先行发货的重要性，提出了一种基于遗传算法（GA）的优化模型，预测顾客何时购买，然后在顾客线下单前将产品运送到距顾客最近的配送中心，解决先行发货中存在的问题。研究认为，需要先部署云计算来存储所有渠道生成的大数据，再应用基于集群的关联规则挖掘研究顾客的购买行为，根据“如果-那么”预测规则预测未来的采购情况，最后利用修正的遗传算法生成最优的先行发货计划；这种遗传算法考虑了其在运输成本和运输距离之外，还有预测规则的置信度，利用大量的数值实验权衡了先行发货中的不同因素，验证了模型的最优可靠性