1P理论——健身俱乐部经营中的蓝海营销模式

本文通过对1P和蓝海战略的分析从而帮助企业结合自身的实际把1P理论和蓝海战略应用到实践中,他们之间的关联是价值观与创新.     

整数值时间序列模型单位根检验问题研究

非整数值时间序列单位根检验研究已趋成熟,而整数值时间序列单位根检验则刚起步.本文主要采用蒙特卡洛模拟方法对INAR(1)模型单位根检验中的DF统计量和∑Tt=1=1I{△Xt＜0}统计量进行了研究.研究发现:DF统计量渐近服从标准正态分布,有限样本情形下,该统计量的实际分布会受到样本容量与扰动项均值的影响;DF统计量不存在水平扭曲现象,能很好控制犯第一类错误的概率,由于数据生成特点,∑Tt=1I{△Xt＜0}统计量犯第一类错误的概率始终为0;DF统计量和∑Tt=1I{△Xt＜0}统计量的检验功效受到样本容量、自回归系数和扰动项均值的影响,多数情形下,∑Tt=1=1I{ △Xt＜0}统计量的检验功效高于DF统计量.     

从安大简与上博简合证《孔子诗论》“既曰天也”评的应是《鄘风·君子偕老》

《上海博物馆藏战国楚竹书(一)·孔子诗论》简19"……溺志,既曰天也,犹有怨言"句,已往学者都接受评的是《鄘风·柏舟》"母也天只,不谅人只",因为《毛传》把"母也天只"释为"母也天也",所以"只"和"也"可以互用。《安大简(一)·诗经》出版后,"母也天只"句写作"母可天氏",并没有把"只"字换成"也"。这让人反思"既曰天也"应该是一句好的话,后面不应该接"犹有怨言"。陈萌萌提出《诗经》中这种"AT_1BT_2"有三组(另二组是"日居月诸"和"猗嗟昌兮"),因为句义的关系,句中的"T_1"与"T_2"必须用两个不同的语气词,不可能替换为"ATBT",这就从理论上说明了"母也天只"不能释作"母也天也"。安大简的"母可天氏"则有力地证明了这一点。因此,《上博一》的"既曰天也,犹有怨言"评的应该是《鄘风·君子偕老》,这样解释也和《君子偕老》的内容完全吻合。     

高质量发展视角下广东省“十四五”物流需求量预测研究——基于GM(1,N)灰色模型

广东省作为我国粤港澳大湾区核心省份,是重要的经济大省和物流大省,探究“十四五”期间广东省物流需求量发展规律,有利于促进物流业和经济高质量发展。以铁路、公路、水运货运量作为物流需求量的主体,以2009—2019年广东省地区生产总值、社会消费品零售总额、进出口总额及货物周转量作为主要影响因子,运用GM(1,N)灰色模型,对该阶段广东省货运量进行了模拟预测。进行残差检验及后验差检验等均显示预测精度非常高,模型的预测精度为I级（优）;运用GM(1,N)灰色模型得到2021—2025年广东省“十四五”货运量预测值。“十四五”期间,广东省物流需求量呈现持续增长态势。     

逆全球化升温对我国科技企业创新的影响——基于投入视角下的实证分析

使用2013—2019年科技型与非科技型企业相关数据,采用Stata软件进行描述性统计分析、平行趋势检验、回归分析和稳健性检验,探讨逆全球化升温背景下我国科技型企业创新投入会产生何种变化。结果表明,我国不同企业在创新投入方面存在差异。相较于非科技型企业而言,科技型企业的创新投入力度更大,说明我国对科技企业的创新发展更为重视,逆全球化升温会增加我国科技型企业对创新的投入力度。逆全球化升温对不同类型企业创新投入的影响存在显著差异。从企业规模视角来看,大规模企业面对不断升温的逆全球化趋势创新投入力度增加更多;从融资约束角度来看,低融资约束企业拥有更充足的资金,创新投入力度更大。     

Leontief逆矩阵和Ghosh逆矩阵性质应用的再研究北大核心CSSCI

本文首先总结了价值型Leontief逆矩阵、Ghosh逆矩阵和实物型Leontief逆矩阵的性质,回顾了这些性质在产出调整分析和价格调整分析中的一些应用,然后研究了这些性质在产出调整分析中关于投入乘数方面,以及在价格调整分析中关于产出乘数方面进一步的应用,结论是如果只有部门i的实物型最终产出增加(减少)而其余部门的不变,那么部门i的投入乘数一定不增加(不减少),而且至少存在一个部门i_0(i_0≠i)的投入乘数一定不减少(不增加);对偶地,如果只有部门j的增加值上升(下降)而其余部门的不变,那么部门j的产出乘数一定不增加(不减少),而且至少存在一个部门j_0(j_0≠j)的产出乘数一定不减少(不增加)。     

基于股价预测的泛证券投资组合策略

本文基于期望效用最大化和L₁-中位数估计研究了在线投资组合选择问题。与EG（Exponential Gradient）策略仅利用单期价格信息估计价格趋势不同,本文将利用多期价格信息估计价格趋势,以提高在线策略的性能。首先,基于多期价格数据,利用L₁-中位数估计得到预期价格趋势。然后,通过期望效用最大化,提出一个新的具有线型时间复杂度的在线策略,EGLM（Exponential Gradient via L₁-Median）。并通过相对熵函数定义资产权重向量的距离,进而证明了EGLM策略具有泛证券投资组合性质。最后,利用国内外6个证券市场的历史数据进行实证分析,结果表明相较于UP（Universal Portfolio）策略和EG策略,EGLM策略有更好的竞争性能。