水景在建筑外环境中的运用

本文主要研究建筑外环境中对水的利用,根据人对水的心理情感把水作为景观性设计元素.从水的本身以及水的不同形态、不同状态等因素来分析水对人的心理作用,使水景设计符合人的心理需求.     

论我国商业银行表外业务的监管

:国际银行的发展表明 ,银行盈利重点开始向表外业务转移 ,银行非利息收入占全部收入的比例逐年提高。银行收入结构的变化 ,预示着今后国际银行之间的竞争 ,将在很大程度上围绕着表外业务而展开 ,拓展表外业务必须加强对其风险的防范。本文在分析表外业务风险形成的基础上 ,考察国际表外业务监管的趋势 ,着重探讨我国表外业务监管存在的问题和加强对其监管的具体措施     

LSTAR框架下一类针对单位根原假设的F检验

在LSTAR框架下构建了检验单位根原假设的F类型统计量,并推导了其极限分布。相较于之前学者的研究,对LSTAR模型线性系数和位置参数的约束得以放松,因此更具有普适性;有限样本下的仿真模拟表明,相比较ADF统计量以及刘雪燕等(2008)提出的t统计量,F统计量在LSTAR框架下具有更大的检验势。对人民币实际汇率的PPP检验进一步印证了F检验在相关应用研究中的适用性和优越性。     

带权Bernstein基的对偶泛函在时序相似性度量中的应用

提出了带权Bernstein基的对偶泛函的离散形式,并用于逼近时间序列,将基函数的控制向量作为时间序列的特征向量,达到压缩数据的目的。根据时间序列的凸包个数解决了对偶泛函的定阶问题,用时间序列的特征向量提出了基于极大似然比的相似性检验统计量,并给出相似系数的计算公式。最后通过正交变换得到相互无关的控制点特征向量,据此可以实现多个时间序列的相似性比较、聚类分析等。模拟数值试验证明,该方法能有效压缩数据,计算精度高,可实现不等长度的时间序列数据的相似性比较,体现了大数据挖掘的特点。     

对我国商业银行表外业务创新的构想

加入WTO后 ,我国的商业银行将直面外资银行的全面挑战。在国际银行业纷纷将利润增长点转向表外业务的经营环境下 ,我国商业银行必须及早、尽快调整业务经营结构和经营战略 ,应相机加快表外业务的发展 ,加大表外业务创新的力度。根据我国实际情况 ,本文认为 :我国商业银行进行表外业务创新应从近期、中期、远期三个层面展开。     

多目标抽样调查中删除指标变量的预测方法

文章首先对调查指标的相关情况进行了分析,并提出了可供选用的筛选变量的方法,然后建立起预测模型以估计被删除变量的值。最后,通过实例给出了具体的使用方法。     

基于模态数据分解的猪肉价格波动规律分析

猪肉价格具有周期性、波动性、非线性、非平稳等特点,很难进行预测,给市场带来极大的挑战。为了提高预测精度,更好地指引生猪产业健康发展,文章采用经验模态分解方法从供给和需求两个方面分析猪肉价格波动的长期与短期规律。研究发现：猪肉价格呈现明显的周期性波动,在短期上猪肉价格与出栏量的周期性波动高度负相关,在中长期趋势上猪肉价格与存栏量高度负相关,说明主要是供给影响价格（负相关）,而不是价格影响猪肉供给,这种规律进行经验模态分解后更为显著。在更长的时间范围内,猪肉价格的变化趋势与人均可支配收入的增长趋势高度正相关。     

关于中国文论外译与当代中国文论原创问题的几点思考

目前有不少学者感叹,中国的当代文论如果离开了外国文论的思想资源,几乎会陷入失语症的窘境,故而有必要考虑中国文论的外译问题.中国文论的外译以及中国文论之走向世界,目前能够提上议事日程的主要是已经非常成熟、称得上博大精深的古代文论;而古代文论的外译并不能代替当代中国文论本身的创新,因为每个时代都有属于每个时代的文学创作现象、文学批评现象和文学理论问题,因此每个时代都应该有属于自己的文论.具体说来,每个时代文论的创新或贡献主要在于是否能提出自己原创性的关键概念、关键命题以及建立在这些概念、命题之上的思想体系.     

《相宗络索》笺解(续三)——判断真伪、善恶的标准及心理生成的因果关系

三量、三境、三性及见分三性主要论述认识的真理性、价值判断及心理生成的因果联系。现量实证是检验真理的根本标准,比量、圣言量虽然重要,但未必究竟;价值判断有多种形式,认识主体、相状及其作用各有不同性质,应辩证分析。     

基于网络搜索数据的消费者信心指数预测研究——以台湾地区为例

大数据时代网络中所蕴含的数据可以真实、及时地反映当前经济变化趋势。本文根据消费者行为理论构建消费者信心指数与网络搜索行为关系的概念框架,通过搜集与消费者信心指数构成相关的台湾地区关键词搜索量,运用主成分分析方法合成搜索指数并对该地区消费者信心指数进行预测。实证结果表明:由谷歌趋势中的关键词搜索量拟合出来的搜索指数与消费者信心指数之间存在长期稳定协整关系,模型拟合度高且时效性强,预测数据比官方公布的数据提前一个月左右。与传统的预测方法相比,模型具备转折点预测的能力。