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131.
国家“十一五”规划提出,到2010年万元产值能耗降低20%。这个宏伟目标的实现对于我国经济增长和降低能源消耗具有重要意义。基于单位GDP能耗影响因素的分析,采用组合赋权的理论,对各影响因素进行合理的赋权,并在权重系数的基础上建构了节能目标由省到地级市分解的理论模型。然后根据构建的模型,利用甘肃省的经济和能耗数据对该省节能20%的目标向各地区科学、合理分解进行了探析。  相似文献   
132.
艾青诗歌营造了描述性、比喻性、通感性、象征性等意象;其意象组合有平行式、叠映式、辐射式等形式;艾青在其诗歌中实现了意象转换;正因如此,艾青诗歌构筑成一个有机的意象艺术系统。  相似文献   
133.
介词是英汉两种语言中较为特殊的一类词,在实际使用中都非常活跃。通过对英汉介词的简要阐述,在以前的研究基础上,尝试基于Babel英汉平行语料库,对其中出现频率最高的前十个英语介词和汉语介词的使用频率,兼类情况及其对应关系做以对比分析,以期对英译汉中的介词翻译能有所启示。另外,介词在英译汉时可以采取直译、增译、省译和转译四种方法。  相似文献   
134.
通过对鲁东南地区以沂水刘家店子1号墓、临沂凤凰岭东周墓为代表的春秋时期殉人墓随葬青铜器组合与鲁南地区的滕州薛国故城1号、2号殉人墓、中原地区太原晋国赵卿墓随葬青铜器组合所做的比较研究,可见春秋时期鲁东南地区殉人墓随葬青铜礼器组合与中原地区殉人墓随葬青铜礼器组合差异性较大。考古发现的春秋时期鲁东南地区殉人墓随葬青铜礼器组合,揭示出莒人及莒文化圈与周人及周文化未能形成像薛人与周人及周文化那样密切的关系,春秋时期鲁东南地区殉人墓随葬青铜礼器组合自身特点相当明显。历史文献记载所反映出的莒、薛文化因素的特点与春秋时期鲁东南及鲁南地区殉人墓随葬青铜礼器组合的考古发现能够相互印证。  相似文献   
135.
传统以市场为标准的基金业绩评价方法可能受私有信息影响导致业绩被高估。本文利用FamaMacbeth两阶段回归的方法,分别采用传统市场标准和新基金投资组合标准考察我国基金的“整体”业绩是否达到市场基准要求。结论表明,以基金投资组合作为新业绩比较基准更能准确、严苛地评估基金的业绩表现;并进一步在业绩导向型套利框架下考察影响基金业绩的因素,表明委托代理问题、投资者能力、资金和杠杆约束等限制了基金的业绩良好表现。  相似文献   
136.
在不确定环境组合预测中,用模糊权重系数更能体现各单项预测方法的客观表现.文章提出一种新的权重系数为三角模糊数的组合预测方法.首先建立以组合预测精确度指数最小为准则的模糊加权组合预测模型,为了避免样本数据中极端值对模型的影响,对模型进行改进,提出带有0-1变量的模糊加权组合预测模型.进一步考虑到单项预测方法在不同时刻的表现有所差异,建立基于诱导有序模糊加权平均(IOFWA)算子的模糊变权组合预测模型,该模型不仅能克服极端值的影响,而且具有更高的预测精确度.并实证验证了该方法的适用性和灵活性.  相似文献   
137.
传统的组合预测方法通常是针对非区间数据在最优准则下来建立最优预测模型的,但实际,中在不确定环境下样本数据和预测值序列均以区间数形式给出,因此有必要研究区间组合预测模型.文章引进连续区间诱导广义有序加权对数平均算子(C-IGOWLA)的概念,以Theil不等系数作为最优准则,提出了一种新的基于Theil不等系数的C-IGOWLA算子的区间组合预测模型,并结合实例验证了模型的有效性.  相似文献   
138.
基于灰色线性回归组合模型的金融预测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
卢阳 《统计与决策》2017,(10):91-93
建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值.文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型.针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法.最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度.  相似文献   
139.
生产资本资产定价模型从企业利润最大化角度出发,推出资产的均衡价格.相较于消费资本资产定价模型,生产资本资产定价模型能更好的满足信息完全和决策者理性的假设条件.本文从生产资本资产定价模型出发,利用现值模型将生产的系统性风险因子,即生产的贝塔因子分解为现金流贝塔和折现率贝塔,并采用社会总投资和股市数据进行实证检验.本文发现生产-现金流贝塔是中国股市的重要定价因子,可较好地解释股权溢价的截面差异.相比之下,消费资本资产定价模型对不同资产之间风险溢价的解释能力较弱.  相似文献   
140.
大多数资产定价模型常常用静态横截面回归(the static cross-sectional regression)进行定价表现评估,从而投资组合回报率的时间变化性并不能被时变的风险承载或者(和)时变的风险溢价所解释.本文从经济学的角度,运用一种新的金融动态横截面回归(the dynamic cross-sectional regression),首次考察了基于中国股票市场和美国股票市场的条件资产定价模型的定价表现:股票市场投资组合回报率的时变性是否能被时变的风险溢价所解释.本文发现,短期收益反转和流通市值加权市场换手率为条件变量的条件资本资产定价模型和基于消费的条件资本资产定价模型,能更好的解释中国股票投资组合的回报时变性,其时变性主要来自于时变的风险溢价.另外,本文发现一些拥有持续(persistence)和缓慢变化(slow-moving)特性的条件变量更能够解释横截面投资组合的时变回报.  相似文献   
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