中国生猪养殖业规模化影响因素研究

在中国农业产业中,养殖业率先进入规模化发展阶段。基于1998-2011年省际面板数据,运用FGLS法考察生猪养殖规模化的决定因素,发现技术进步、规模经济效益、饲料加工业发育、城乡猪肉消费、交通条件、劳动力非农化、劳动力文化水平以及财政支持政策对规模化具有显著影响。进一步利用回归分解法识别关键因子,结果表明,规模化发展主要取决于四股力量,其中市场拉力是主要的源动力,而交通条件和劳动力文化素质则是重要支撑力,生产扶持政策也形成一定推力,四者的贡献率分别为27%、19%、10%和3%。     

辽宁装备制造业利润波动性的协整VEC模型分析

通过建立VAR模型,运用脉冲响应函数和预测方差分解的方法对辽宁省装备制造业利润增长的波动情况进行实证分析。研究结论：无论长期还是短期出口对辽宁装备制造业利润的贡献都不大,辽宁装备制造业发展与出口导向型经济增长假说不相符,而与经济增长导致出口扩张假说（GLE）相符。表明振兴辽宁装备制造业不能仅依靠出口,关键在于产品技术和组织形式的创新。     

国际干散货运输航线间即期与远期市场的关联机制研究

以C3、C5航线FFA交易即期和远期的日数据为研究对象,以向量自回归模型为基础,利用脉冲响应分析和方差分解分析方法,对C3、C5航线的即期与远期市场及其航线间的相关关系进行了实证分析。脉冲响应结果显示,同一航线即期市场的波动会引起远期市场的波动,反之则影响较小;C5航线的波动能迅速传给C3航线,反之则较弱。通过方差分解分析可以发现,即期市场的预测波动大约有50％来源于对应的远期市场但远期市场的预测波动主要取决于远期市场本身;C3航线的预测波动主要取决于本航线,而C5航线的预测波动则有一半来源于C3航线。     

LMDI方法分析结构效应对天津市碳排放的影响及对策

文章对1995—2010年天津市能源消费碳排放进行分析,基于对数平均迪氏指数法（ LMDI）,对碳排放进行因素分解实证研究,并进行情景分析,寻求天津市碳减排对策。研究发现,虽然人均GDP效应、人口效应以及能源强度效应贡献量相对较大,但结构效应对于天津碳排放的影响也不容忽视,其对于能源消费碳排放的拉动或减缓作用与低碳能源比重、第三产业比重的大小有很强的关联性。情景分析进一步表明优化产业及能源结构对碳减排的积极作用。     

上海与纽约黄金期货价格联动关系实证分析

为研究国内外期货黄金价格之间的关联性,对2011～ 2012年间的纽约期金日收盘价格和上海期金开盘价格进行协整检验、因果检验,建立误差修正模型,进行脉冲响应分析和方差分解研究.结果表明：上海黄金期货市场与纽约黄金期货市场价格之间存在长期均衡的关系.上海期货价格受到纽约期货市场价格的影响幅度更大,时间间隔更短.     

成都市农村居民现金收入影响因素实证分析

当前,面对国内外经济形势的新变化,中央政府把扩大内需作为改变我国经济增长方式和缓解国际压力的重要途径之一,而扩大内需就要提高农村居民的收入水平.为研究如何提高农村居民收入问题,从现金收入的角度,选取相关变量建立向量自回归模型,运用脉冲响应、方差分解等方法,对影响现金收入增速的因素进行了实证分析.结果发现：人均现金收入增速主要受人均工资性收入增速的影响,人均家庭收入增速次之,人均转移性和财产性收入增速最小.     

关于上海铜期货、华通阴极铜和长江铜价格变动关系的实证分析

本文通过协整分析、方差分解以及格兰杰因果检验等方法对上海期铜市场,华通阴极铜,长江现货铜价格变动的关系进行分析,发现期铜价格对现货铜价格有较大影响。     

南京城镇全要素生产率演化及分解：1991—2005

本文以1991—2005年南京市各区县城镇的宏观面板数据为基础．运用基于DEA的Malmquist指数方法,研究了南京城镇的全要素生产率（TFP）变动状况,并将其进一步分解为技术效率、技术进步以及规模效应。主要研究结论：第一,南京城镇TFP主要是由技术进步推动;第二,技术进步与R＆D资本存量存在单向格兰杰因果关系;第三,城区、郊区、郊县的TFP增长呈层次性分布。     

高职英语分级教学实践与研究

本文分析了高职英语教学存在的问题,探讨进行高职英语教学改革的有效途径.通过对所在高职学院的英语教学现状进行分析,以学院两次问卷调查的数据为基础,对英语教学改革中遇到的问题进行分析讨论和对策研究,肯定了英语分级教学在提高英语教学质量方面的积极作用,分析了制约高职英语教学质量的主要因素,提出了解决问题的思路.     

基于EMD与DVG的非线性时间序列预测模型及其应用研究

针对具有非线性和不稳定性的时间序列,提出一种结合经验模态分解(EMD)、有向可见图(DVG)网络的动态预测模型。利用经验模态分解将原时间序列分解为多个固有模态函数(IMF),然后对分解后的高频和低频IMF利用快速傅里叶变换得到各自的周期;依据每个周期,从原时间序列的尾部截取长短不一的子序列,然后采用有向可见图算法转换为多个有向网络,利用随机游走在每个有向网络中寻找与时间序列最后一个节点相似的节点;最后,依据平行线法,预测时间序列的下一个数值。原油价格的时间序列是一类典型的具有非线性和不稳定性的序列,利用此模型对WTI原油每日价格进行实证分析。研究结果表明,此模型不但可以有效地预测时间序列的变化趋势,而且具有较高的预测精度。