竞技参赛理论体系的构建——兼论竞技体育学中国学派

文章简要回顾了竞技参赛理论体系构建的历程,当今竞技参赛理论方面的研究成果,许多是田麦久教授研究团队开展系统的竞技参赛理论研究的结果,然后介绍了竞技参赛理论体系构建的意义与竞技参赛理论体系的基本框架,同时说明了竞技参赛理论的主要内容。最后,论述了竞技体育学中国学派以及竞技参赛理论对其重要贡献,指出竞技体育学中国学派是指依靠共同的研究信念和方向,在其领军人物田麦久教授的带领下而形成的科学共同体,并有完整的研究体系、研究内容以及方法论,竞技参赛理论是竞技体育学的重要组成部分,也是竞技体育学中国学派的特色所在。     

十字军东征时期迫害犹太人的原因及其影响

十字军东征是中世纪欧洲历史上极其重要的事件,而在此期间对犹太人的迫害和屠杀在犹太历史上其意义更是深远.它彻底改变了中世纪西欧各国与犹太人的关系,是欧洲反犹史上的转折点,影响了中世纪欧洲犹太人的人口分布、政治和经济地位以及文化传统.因此,研究十字军东征时期屠杀犹太人的原因和影响,对研究近代犹太人的状况有十分重要的史学意义.     

大股东出售解禁股:股权性质与财务特征

上市公司控制性股东、政府与投资者之间存在的双重代理成本决定了大股东出售解禁股行为与股权性质及公司财务特征相关.实证研究发现控股股东减持倾向与力度低于非控股股东,国有控股大股东的减持倾向与力度低于非国有控股大股东,减持公司表现出资产负债率较高、资产管理水平较好但每股收益低下、公司规模较小等财务特征.而且,国有控股与非国有控股大股东减持动因并不相同,资产负债率高和货币资金持有量低是导致国有控股大股东减持的主要因素,盈利能力差是导致非国有控股大股东减持的主要因素.负债率较高和每股收益低下对控股股东减持行为有显著影响,营业利润率低下和规模较小对非控股股东减持行为有显著影响.大股东通常在公司价值被高估时减持获利,减持行为存在显著的时间选择倾向.     

基于修剪平均的神经网络集成时序预测方法

由于复杂时序存在结构性断点和异常值等问题，往往导致预测模型训练效果不佳，并可能出现极端预测值的情况。为此，本文提出了基于修剪平均的神经网络集成预测方法。该方法首先从训练数据中生成多组训练集，然后分别训练多个神经网络预测模型，最后将多个神经网络的预测结果使用修剪平均策略进行集成。相较于简单平均策略而言，修剪平均策略不容易受到极值的影响，能够使集成模型获得鲁棒性强的预测效果。在实证研究中，本文构造了两种神经网络集成预测模型，分别为基于修剪平均的自举神经网络集成模型(Trimmed Average based Bootstrap Neural Network Ensemble, TA-BNNE)和基于修剪平均的蒙特卡洛神经网络集成模型(Trimmed Average based Monte Carlo Neural Network Ensemble, TA-MCNNE)，并采用这两种模型对NN3竞赛数据集进行预测，结果表明在常规和复杂数据集上，修剪平均策略比简单平均策略具有更好的预测精度。此外，本文将所提出的集成模型与NN3的前十名模型进行比较，发现两种模型在全部数据集上均超过了第6名，在复杂数据集上的表现均超过了第1名，进一步验证本文所提方法的有效性。     

中国流动人口家庭化迁移对居留意愿的影响——基于2017年中国流动人口动态监测调查数据的分析

在流动人口家庭化迁移背景下，准确理解当前流动人口家庭化迁移内在逻辑，对于改善流动人口市民化相关政策和推动高质量城镇化发展具有重要作用。流动人口家庭化迁移表现为流动人口及其家属迁移，不同家属之间迁移存在一定的关联逻辑，并对流动人口在城市的居留意愿产生深远影响。为此，基于2017年中国流动人口动态监测调查数据，采用倾向得分匹配模型进行了实证分析。研究发现，从单个家属迁移来看，农业户籍家庭配偶迁移显著降低了农民工居留城市的意愿，子女和父母则体现为正向作用；非农业户籍家庭配偶迁移也对其居留意愿造成了负面影响，而子女和父母迁移则不具有显著影响。从双重家属迁移来看，配偶兼具外出工作和家庭照料双重角色，使得配偶迁移在家庭化迁移中具有“牵一发而动全身”的重要作用。配偶迁移对其他家属迁移造成了显著影响，这种作用在不同户籍家庭之间存在明显不同。从多重家属迁移来看，在双重迁移的基础上的父母迁移有效促进了其居留意愿，而配偶迁移则降低了其居留意愿。因此，为推进中国流动人口市民化，需要在尊重流动人口家庭化迁移逻辑的基础上，进一步出台更为精准的家庭迁移政策，才能更好地有序促进流动人口在城市安居。