基于EMD的时间序列不同频率波动及趋势研究

希尔伯特-黄转换(HHT)的经验模态分解(EMD)法为分析经济金融领域的非线性、非平稳时间序列不同频率的波动以及序列的变动趋势提供了一种新的简单有效的统计分析工具。文章利用这种新的分析方法对我国通货膨胀率以及股票实际收益率的不同频率的波动关系和长期变动趋势进行了实证分析。     

专家聚会研讨华南农史

由广东农业历史学会、江门市林业局和华南农业大学农史研究室联合举办的“广东农史学会第七届年会暨江门林业发展研讨会”,于2005年6月13~15日在广东鹤山召开。来自北京、江苏、浙江、湖南,陕西、新疆、台湾、香港的专家和广东省内各高等院校、科研单位的学者以及广东省农业厅、广东省林业厅、广州市农业局、江门市林业局等部门的代表约80余人参加了会议,提交学术论文60余篇。在为期两天的学术交流中,有近20位学者作了大会发言。讨论的问题涉及农业史研究的方法、华南传统农业与乡村社会、广东林业史与江门林业发展以及海洋经济、侨乡与碉楼…     

梁漱溟:否定“文革”第一人

1968年“文革”第一波打砸抢风暴过后,全国政协已经名存实亡,被军管了,政协机关干部全被赶到湖北的中央机关“五·七”干校劳动改造、接受贫下中农的再教育去了。梁漱溟此     

浅析一种新的国际工程投标策略—机会与风险评估

传统的投标报价策略主要是在了解并分析竞争对手以往的投标报价利润率和中标概率基础上调整已方的报价,以求中标。但是如果无法获得竞争对手刻意保密的商业秘密,上述策略也就没有任何意义了。机会与风险评估策略则是在研究工程现场和标书的基础上,寻找和分析某些对工程可能有利或不利的因素,并对这些因素作量化分析,折算成标价,以对正常标价进行调整,从而使报价更科学,也更具竞争性。这种报价策略目前在国际大型跨国工程公司中应用日益普及。因此,将其介绍以国内来,毫无疑问将非常有益的。     

基于下偏矩风险的行为投资组合模型研究

基于下偏矩风险测度,提出了LBPT行为投资组合模型.LBPT模型在风险测度指标、假.设应用前提和决策考虑因素等方面不同于BPT模型,体现出投资者既追求最低保障又追求一朝大富的决策心理.此外还讨论了模型参数B的含义和取值,并对单心理账户模型(LBPT-SA)进行转换得到了线性规划形式.与BPT-SA模型不同的是,投资实例表明无论在高期望水平还是低期望水平上LBPT-SA模型的有效前沿都与均值--方差模型有效前沿相似.LBPT模型的显著优点是可转化为线性规划模型并应用于实际投资组合中.     

论社会中介组织的法律地位

本文从社会中介组织产生的原因入手,分析其功能,明确了社会中介组织的经济法主体的属性.根据经济法的经典学说及共识理论,阐明将社会中介组织纳入经济法主体研究的可能性和必要性,从而提出社会中介组织是经济法主体的结论.     

论语用因素对句法结构的规约——以“政以治民”和“以政治民”句式为例

从语用因素角度考察,"以政治民"与"政以治民"句式的转化是上下文语境、话题、说话人的主观情态共同作用的结果.言说者为了表达自己的观点、感情和态度,通过语序的调整使"以"的支配成分话题化,从而使新构句式获得主观性的表达功能.其中,上下文语境在引发这种变化时起主要的作用.     

基于logistic模型的中国彩票市场实证分析

文章利用1995～2009年彩票总销量和居民可支配收入的统计数据建立logistic模型,运用格兰杰因果检验方法对彩票总销量和居民可支配收入的关系进行实证检验.结果表明:一是彩票总销量和城镇居民可支配收入互为格兰杰原因,而彩票总销量与农村居民家庭人均现金收入是相互独立的变量;二是我国彩票销售量增长将出现拐点.     

论在线活动与生活方式的互动

如果我们将在线活动与生活方式纳入到嵌入在线活动后的社会整体系统之中来剖析,则这一互动问题可分化为:作为一般社会行动的日常活动与日常生活方式的互动;作为特殊社会行动的在线活动与网络生活方式的互动。在线活动的新质特征使其具有要求生活方式转型的推动力;反之,生活方式作为在线活动的社会保障系统、目标导向系统和动力资源系统对其也具有巨大的反作用。这样,上述两对互动体经过无数次的分化与整合,最终使得原有的社会行动体系与生活方式体系重构成为“新质的社会行动”和“后现代”社会的生活方式,从而宣告工业社会的终结,信息社会的到来。其中,在线活动对网民生活方式的作用过程既包括其网络生活方式的形成过程,也包括其日常生活方式的转型过程。     

边缘分布和Copula对资产组合选择绩效的影响

1用Copula构造联合分布函数根据sklar定理,边缘分布均为连续分布的二元分布函数可写为:H(x,y)=C(F(x),G(y))其中,F(x)和G(y)是边缘分布函数,C就是H的Copula,而且C也是边缘分布均为[0,1]上均匀分布的联合分布函数。由此可见,可以用Copula构造多元分布函数:首先,构建各个变量的边