网上性爱与网下的性实践之间的关系——全国14-61岁总人口随机抽样调查结果的实证

对于网上性爱,迄今为止仍然缺乏科学的实证研究。本研究基于2010年全国14-61岁总人口的随机抽样调查的数据,第一次在具有总体代表性的意义上,运用多元线性回归分析的方法分析了中国各个社会阶层参与网上性爱的不同程度,发现网上性爱其实是中上社会阶层的主流文化。本文进一步进行检验,发现在16种网下的非主流的性行为实践中,只有"上年中有过一夜情"这样一种情况与"网上性爱参与程度"呈现为显著的相关关系;从而证明了"网上黄毒"的假设不成立。     

远期运费市场(FFA )预测即期运价的精度分析

中国从澳大利亚和巴西进口的大部分铁矿石使用好望角型船运输,准确预测该两条航线的即期运费对航运相关企业很有意义.运用自回归模型(AR)、自回归移动平均模型(ARMA)和向量自回归模型(VAR)三种模型预测即期价格,并对三种模型的预测误差进行比较,结果发现:三种模型所得到的预测结果的平均误差百分比均小于2%,完全可以满足企业预测即期运费的精度要求;拥有远期运费滞后因子的VAR 模型的预测精度并不比单变量模型(AR ,ARMA)高,可见远期运费市场对即期市场的价格引领作用有限;即期运费受到滞后一期自身的影响大于滞后一期远期价格,且统计上显著     

有效的人力资源管理是企业获取竞争优势的核心能力——国内冷食行业合资企业案例分析

通过调查、分析、比较国内冷食行业中外合资企业成功与失败的案例,运用定量分析与定性分析相结合的方法,将组织行为学的理论运用于企业人力资源管理实践,从而归纳并论证本研究报告的论点。     

我国制造业电力消费预测——以GM(1,1)模型为例

电力是人类生存和社会进步不可缺少的重要物质基础,制造业是国民经济的支柱和电力消费的主力军,因此对制造业电力消费进行预测具有十分重要的意义。本文通过GM(1,1)模型对中国制造业电力消费进行预测分析,并提出了相应的建议。     

全球经济十大预测

目前,市场上弥漫着紧张和悲观情绪。大部分投资者都认为,今年美国经济将只有1%～2%的增长,而欧洲主权债务危机仍将无法得到解决,希腊和其他一些国家可能会被迫退出欧盟。在11月美国总统大选之前,美国国会减少预算赤字的努力将无法取得进展。新兴市场经济体的增长将放缓,今年对于全球股市而言仍然是充满挑战的一年。     

浅谈国有资本金效绩评价基本指标评价的简便方法

介绍了国有资本金效绩评价的一种简便方法,对该简便办法的推导及应用价值进行了分析,为方便管理层做出正确的决策提供了依据。     

上证50ETF期权隐含波动风险对资本市场风险的预警能力分析

使用上证50ETF期权数据计算隐含波动率风险来刻画"常规"的波动,使用隐含尾部风险刻画非对称的隐含波动风险,构造出了对中国股票市场有显著风险预警能力的风险测度。首先,选取上证50指数和沪深300指数,使用两指数收益率序列的高阶矩作为股市未来的风险度量,用长短国债利差作为宏观风险的代理变量,证实了上证50ETF期权隐含波动率风险和隐含尾部风险对未来6个月内的股票市场风险和宏观风险都有显著预测能力。其次,使用有变点的分位数自回归模型对隐含尾部风险进行建模,并在贝叶斯框架下使用MCMC方法估计出了两个隐含尾部风险的突变日期:2016年3月3日和2017年12月15日。使用以上两个突变日期将股指序列和长短国债利差序列划分为三个时期,发现三个时期内的股票市场风险和宏观风险都有显著的差异。观察差异结果可以发现,当金融市场处于高波动风险时,宏观风险也相应较高,尾部风险呈高分位膨胀性;随着尾部风险的突变发生,金融市场和宏观市场风险开始降低并结束波动期,继而迎来一段时间的稳定上升;当市场一直处于较为稳定的上升状态并伴随着较低的宏观风险时,此时尾部风险逐渐增加并再次发生突变,预示着股票和宏观市场再一次迎来一段波动期。研究证明,期权隐含波动风险对股票市场乃至宏观资本市场都有显著的风险预警能力。     

专栏二:专家预测

中行首席经济学家:明年GDP预计增8.8%来源:《京华时报》作者:高晨在2011年12月1日举行的2011中国国际商会年会上,中国银行首席经济学家曹远征对明年中国经济形势做出展望,他预测,2012年中国GDP增速将在8.8%左右,CPI增幅将在4%左右。     

2014中国经济增长预测

正预计2014年中国经济增速将略好于2013年,初步预计在7.8%左右我们认为,有四方面因素支持2014年中国经济增长保持在合理增长区间。外需小幅改善。2014年,世界经济有望逐步走出国际金融危机的阴影,总体略好于2013年。据国际货币基金组织预测,2014年世界经济将增长3.6%,其中发达经济体增长2%,比2013年加快0.8个百分点,新兴经济体和发展中国家增长     

区分大、小跳跃的已实现波动模型及其预测精度评价

文章运用日内高频价格估计金融资产每日波动,并将其区分为具有不同统计特性的连续与跳跃成分.考虑到不同规模的跳跃可能对应于不同的风险源并具有不同的时间序列特征,提出在已实现波动HAR-RV-J模型和HAR-RV-CJ模型基础上,选择合适的阈值,将跳跃波动进一步细分为大跳跃与小跳跃,构建区分大、小跳跃的HAR-RV-J-BS和HAR-RV-CJ-BS模型.使用沪深300指数5分钟高频价格的滚动窗一步外推预测以及SPA检验表明,HAR-RV-CJ-BS模型对于沪深300指数短期、中期、长期波动均有最强的预测能力.