透视2011—2012我国猪肉价格暴涨暴跌的原因

从猪肉价格的形成机制来看,猪肉产业链条上各节点的成本和利润决定猪肉的生产价格,猪肉市场供求关系决定猪肉的市场价格。近年来,我国猪肉价格频繁、大幅波动的原因是多方面的。“发散型蛛网”模型是猪肉价格波动的核心动因,猪肉市场体系不完善是猪肉价格波动的体制原因,除此之外,生产成本变动、疫病、宏观调控政策等也是猪肉价格波动的重要原因。为稳定猪肉市场价格,应采取措施促进生猪生产的稳定发展,同时要完善猪肉市场体系。     

光线光学到波动光学的量子化推导

光线光学是波动光学当波长趋于零的极限情况下得到的,因此可以从标量波动方程推导出光线方程,本文详细介绍了利用量子化理论从光线方程反推出波动方程的过程.     

新疆农业经济波动的数量分析

新疆农业波动的数量分析以新疆农业总产值增长率作为考察指标,按照"谷一谷"划分法,在1979-2004年的26年中,新疆农业增长率呈现5个周期(其中第5个周期尚未结束).纵向上,改革开放以后新疆农业波动状态特征是由剧烈转向平缓;横向上,新疆农业波动幅度大于新疆经济波动幅度.     

云南省对外贸易与经济增长关系的实证研究

采用协整检验与VAR模型,对云南省对外贸易与经济增长关系进行实证研究,结果表明云南省出口增长对经济增长促进作用不大,出口增长不是GDP增长的Grange原因;而进口增长和经济增长互为因果关系;经济增长促进了进、出口的增长.     

股市投资者行为特征及其对股票价格波动的影响评述

随着金融学研究的深入,越来越多的与现代金融理论解释不一致的现象被暴露出来,成为金融学的"未解之速".源于心理学、社会学和人类学的行为金融理论在一定程度上加深了这方面的研究.在变幻无穷的证券市场上,由于受投资心理的影响,投资者的行为并不一定是完全理性的,而是呈现出有限理性的特征.他们的一些非理性行为,如从众行为、对股市政策或消息的过度反应,以及操纵股价行为,常常造成股票价格的异常波动,产生非理性泡沫,对股市本身的发展和投资者的合法权益都造成损害.     

基于EMD的非线性信号自适应分析

根据EMD分解原理,提出通过选择平均包络中的突变点确定自适应滤波器截止分量阶,以此构造时空滤波器组进行非线性信号自适应分析的方法,成功应用于分析波音737飞机涡轮轴振动信号。从噪声中自适应地提取随转速变化的信号分量和低频振动分量,与小波分析方法相比,在轴向位移检测中取得了更为满意的效果。该方法不仅改进了涡轮轴振动信号分析方法,也适用于解决其他非线性信号的分析问题。     

对改革开放以来我国经济周期的分析

改革开放以来,我国经济呈现出"高增长、高波动"的运行态势,并先后经历了四轮完整的周期。尽管不同周期的波动特征不尽相同,但动态地看,四轮周期之间存在着明显而一致的演进规律:经济运行的内在规律逐渐增强,经济平均增速呈下降趋势,经济运行的平稳性明显提高,经济波动的不对称有所减弱,以及经济日益受到国际市场的影响。当前,我国正处于新一轮周期的初始阶段,经济发展的内外部环境较之前几轮周期发生了较大变化,必须适应经济发展的周期规律,把握新周期下经济运行的阶段性特征,加快经济结构调整和发展方式转变,促进经济平稳较快和可持续发展。     

最低收购价政策对小麦市场价格波动影响的实证分析

为了估计最低收购价政策对小麦市场价格波动的直接影响,利用2009年1月4日至2016年12月30日小麦现货与期货价格日数据,通过将政策作为虚拟变量引入GARCH模型,实证研究政策对平抑小麦期现货价格波动的作用,并从政策执行区和非执行区的视角比较政策在不同地区维护小麦市场价格稳定方面的效果,对模型结果和价格传导路径进行验证和分析。结果表明,政策对小麦期现货价格波动产生了明显的影响,能够显著降低小麦现货市场的波动程度,并通过期现货市场间的联系对期货市场产生影响,但政策对期货价格波动的作用方向则相反;政策在平抑小麦价格波动方面的效果具有空间上的溢出效应,通过区域间的市场联系从执行区传导到非执行区,导致非执行区价格波动程度的下降。     

城镇居民生活能源碳排放的省域差异及影响因素

利用碳排放系数法,对中国及各省份城镇居民生活能源碳排放进行估算,并利用LMDI模型进行因素分解.结果表明,城镇居民生活能源碳排放从2000年的27784万吨CO 2增加到2014年的91336万吨CO 2,其中内蒙古碳排放增量最大.从全国层面看,收入水平和人口规模是刺激因素,分别增加碳排放78229万吨CO 2和31998万吨CO 2;节能技术、消费倾向和能源结构是抑制因素,分别减少碳排放31122万吨CO 2、9636万吨CO 2和5917万吨CO 2.从省域层面看,能源结构效应最大的是辽宁省,共减少碳排放793万吨CO 2;节能技术效应最大的是辽宁省,共减少碳排放3146万吨CO 2;消费倾向效应最大的是山东省,共减少碳排放907万吨CO 2;收入水平效应最大的是辽宁省,共增加碳排放6153万吨CO 2;人口规模效应最大的是广东省,共增加碳排放4006万吨CO 2.