论梁启超的"应用佛学"与其小说观之关系

对梁启超的“应用佛学”思想及其小说观,学界都多有论述,然而却很少有人将二者结合起来,指出其佛学思想与其小说观的关系。细读梁启超两篇小说文论《论小说与群治之关系》与《告小说家,》发现梁启超的小说观与他的“应用佛学”关系紧密。梁启超运用他心目中的佛学宗旨、思维、术语来比附解释他心目中的新小说宗旨、特征、作用。梁启超以佛学论小说来源于传统又超越传统,具有强烈的功用色彩。     

试论李佩甫《城的灯》中的恶魔性因素

恶魔性因素在中西方文学传统中具有普遍意义,栩栩如生的恶魔性人物形象始终具有着无限的艺术生命力。恶魔性因素的内涵是对某种正常秩序的破坏,对正常意义上的社会伦理道德的反叛,其核心要素是反抗,其生命是叛逆,其实质是战斗。原始的生命冲动和颇具创造性的智慧是其性格中共有特点。李佩甫小说《城的灯》中的冯家昌这一人物性格中,就具有较强的恶魔性因素。     

基于共同持有资产的银行间接关联网络研究

金融市场是一个复杂系统,银行之间不仅有直接的拆借关系,还能够通过投资市场建立间接关联。本文分析了资产内生相关性、资产降价出售以及银行投资行为等因素对银行间接关联程度的影响,基于这些因素通过持有共同资产构建银行系统的间接关联,并以此为基础通过平面极大过滤图方法生成银行间接关联网络,论证了该网络中的系统重要性银行,并通过对该网络结构特征的分析,发现间接关联网络具有小世界和无标度等特征,这些特征与银行通过直接拆借形成的网络相似。本文对于银行间接关联网络的研究不仅能够更加清晰地了解银行之间的关系,也为银行系统性风险的监管提供了新的视角。     

基于ART及多风险规避的交通网络均衡模型

随着对交通系统不确定性认识的深入,以绝对理性为基础的“期望效用理论”在风险环境下的路径选择分析中显示出局限性,而“预期后悔理论”则为之提供了新的分析思路.将预期后悔理论应用到风险环境下的路径选择分析中,将出行者一致风险规避的假设扩展到多风险规避,建立了基于后悔理论及多风险规避出行特征的交通网络随机用户均衡变分不等式模型,并给出了求解算法.通过算例分析发现,后悔心理对出行者的路径选择并不总是显著的.在非风险环境及极端风险环境中,后悔心理对出行者的路径选择影响是微弱的,但是当环境处于极端风险与非风险之间时,后悔心理对出行者路径选择有着较为显著的影响.     

道德的经济学——亲缘选择与广义效用理论

早期功利主义者认为效用不仅包括人们获得的物质利益,还包括精神上的追求和道德上的满足感。然而经济学数学化和公理化的趋势使经济学家更愿意把效用解释为物质利益上的满足,这极大地限制了经济学的解释力度。广义效用理论是在现代经济学的框架下对效用含义的扩展。通过对当前广义效用理论的回顾,结合生物学中的亲缘选择理论,提出了一个广义效用模型,并对模型的结果进行了分析。     

河北高等教育对区域经济发展的效应分析

随着经济发展区域化和高等教育地区化,高等教育与区域经济通过良性互动,谋求共同发展已成为必然。一个区域高等教育的实力与水平,很大程度上反应着该区域的经济实力和发展水平。河北高等教育对其区域经济发展的促进效用十分突出,但亟需改进完善的方面也不容轻视。     

论新时期思想政治工作的创新

思想政治工作是我党的优良传统和政治优势,是一切工作取得胜利的可靠保证。面对新世纪、新形势,创新是思想政治工作的时代要求。新时期要真正使思想政治工作的创新积极、主动、稳妥、有效地取得实质性进展,应重点抓好三个方面的创新:观念上的创新、内容上的创新与充实、方法上的创新。     

影响私人轿车拥有的因素分析

轿车进入家庭不是单一因素的结果。通过对影响轿车拥有和使用的因素,即效用、收入、城市结构、城市交通、城市道路设施和政策导向等六个方面的分析,指出应从多层面来研究中国汽车工业作为支柱产业的支撑条件,使汽车工业产出与运行需求均衡发展。     

如何理解价值的两个定义

价值的两个定义——政治经济学定义(支持劳动价值论)和哲学定义(支持效用价值论),各有自己的适用条件和范围,可以并存。正本溯源,价值的政治经济学定义才是价值的定义;在经济学范围,价值的政治经济学定义才是价值的定义;面对今天价值概念泛化的现实,价值的哲学定义才是价值的定义。     

Estimating utility functions using generalized maximum entropy

This paper estimates von Neumann and Morgenstern utility functions using the generalized maximum entropy (GME), applied to data obtained by utility elicitation methods. Given the statistical advantages of this approach, we provide a comparison of the performance of the GME estimator with ordinary least square (OLS) in a real data small sample setup. The results confirm the ones obtained for small samples through Monte Carlo simulations. The difference between the two estimators is small and it decreases as the width of the parameter support vector increases. Moreover, the GME estimator is more precise than the OLS one. Overall, the results suggest that GME is an interesting alternative to OLS in the estimation of utility functions when data are generated by utility elicitation methods.