互联网免费服务价值核算研究

近年来,越来越多的企业选择以低廉或免费的价格为居民提供互联网服务,但产出价值和消费行为却无法在GDP核算中体现。服务业产出被低估一直为学术界所讨论,在此背景下,互联网经济下创新的免费商业模式对传统核算理论的挑战成为本文研究切入点。本文在“互联网免费服务与顾客价值”的易货交易框架下对其价值核算展开研究,将互联网免费服务价值核算与数据资产核算联系在一起,使数据成为连接互联网免费服务与国民经济核算中生产、消费、收入核算的桥梁。文章最后通过模拟核算案例表现了互联网免费服务核算对不同账户的影响,建议对住户部门的生产、消费与收入各增加一笔虚拟处理,对企业的生产、收入及资产也各增加一笔虚拟处理,且这6笔虚拟价值相等。     

零膨胀计数数据函数型部分变系数模型

在实际数据分析中经常会遇到零膨胀计数数据作为响应变量与函数型随机变量和随机向量作为预测变量相关联。本文考虑函数型部分变系数零膨胀模型 (FPVCZIM),模型中无穷维的斜率函数用函数型主成分基逼近,系数函数用B-样条进行拟合。通过EM 算法得到估计量,讨论其理论性质,在一些正则条件下获得了斜率函数和系数函数估计量的收敛速度。有限样本的Monte Carlo 模拟研究和真实数据分析被用来解释本文提出的方法。     

印度计算机软件工业的发展

印度计算机软件工业的发展〔印〕Ｖ．巴拉苏布拉马尼亚姆等印度软件工业的发展不仅是新闻媒体争相报导的主题,也是学术界十分关注并纷纷讨论的课题。原因是,一个人均收入不到４００美元的发展中穷国,在制造业落后的条件下,计算机软件工业在近几年内的发展也达到使人吃...     

“鼓之”集释

中学语文课本文言文中《曹刿论战》里有这样一句话：“公将鼓之。”意思是：鲁在公将要击鼓进攻敌人。对句中“鼓之”的解释,其说不一。对“鼓”的解释,主要有两种说法。一是动词。刘宋川在《古代诗文详解》中说：“鼓,在上古兼作名词和动词,作动词,意思是‘击鼓（进攻）’。”二是活用词。这又有两种情况。①名词活用作一般动词。刘岳松等在《中学古诗文对照注译》中说：“鼓,击鼓,名词用如动词。”②动词的为动用法。黄岳洲在《文言难句例释》中说：“‘鼓’不妨看成动词增加为动用法,‘鼓’是‘为之鼓’,因为战争而鸣鼓。”鼓,…     

知识经济与赛百空间

本文介绍了知识经济的含义和特点,简述了赛百空间对知识经济发展的促进作用,指出：随着赛百空间的建设和拓展,知识的生产和消费将发生深刻的变化和极大的拓展。     

素质教育与精神文明建设

素质教育与精神文明建设具有相关性及重要的相互促进作用。本文阐述了素质教育与精神文明建设的内在联系、共同特征及相互作用,强调在二者的结合点上发挥其培养全面发展的高素质人才的积极作用。     

基于流通基本方程的人民币研究

本文在一些假设的基础上推导出了我国货币流通的基本方程,并结合我国的当前实际情况,描述我国的人民币市场。     

大数据的整合分析方法

大数据具有数据来源差异性、高维性及稀疏性等特点,如何挖掘数据集间的异质性和共同性并降维去噪是大数据分析的目标与挑战之一。整合分析（Integrative Analysis）同时分析多个独立数据集,避免因地域、时间等因素造成的样本差异而引起模型不稳定,是研究大数据差异性的有效方法。它的特点是将每个解释变量在所有数据集中的系数视为一组,通过惩罚函数对系数组进行压缩,研究变量间的关联性并实现降维。本文从同构数据整合分析、异构数据整合分析以及考虑网络结构的整合分析三方面梳理了惩罚整合分析方法的原理、算法和研究现状。统计模拟发现,在弱相关、一般相关和强相关三种情形下, Group Bridge、 Group MCP、Composite MCP都表现良好,其中 Group Bridge的假阳数最低且最稳定。最后,将整合分析用于研究具有来源差异性的新农合家庭医疗支出,以及具有超高维、小样本等大数据典型特征的癌症基因数据,得到了一些有意义的结论。     

时变空间权重矩阵面板数据模型稳健LM检验有效性研究

空间权重矩阵是描述个体间空间关系的重要工具,通常基于个体间的地理距离构造不随时间而改变的空间权重矩阵。然而,当个体间的空间关系源自经济/社会/贸易距离或人口流动性/气候等特征时,空间权重矩阵本质上可能将随时间而改变。由此,本研究提出时变空间权重矩阵面板数据模型的稳健LM检验。大量Monte Carlo模拟结果显示：从检验水平和功效角度来看,基于误设的非时变空间权重矩阵的稳健LM检验存在较大偏差,但是基于时变空间权重矩阵的稳健LM检验能够有效地识别面板数据中的空间关系类型。尤其是,在时间较长和个体较多等情况下,时变空间权重矩阵的稳健LM检验功效更高。     

时变参数状态空间模型估计研究

在宏观经济和金融资本市场上广泛存在着非线性时变参数时间序列,而当前的研究主要关注静态参数状态空间模型的估计。本文通过引入变点分析,改进了静态参数的粒子学习滤波技术,提出了变点粒子学习滤波技术,用于估计时变参数状态空间模型。并且利用模拟实验同经典的变结构IMM滤波技术进行了对比,结果显示,本文提出的变点粒子学习滤波在动态模拟样本数据方面具有更大的优势。可以用于对股票价格和成交量的联合动态轨迹进行实时的模拟追踪。