山区管理学若干问题研究

阐述了山区管理学的研究对象、学科性质和特点;设计了山区管理学研究的技术路线和主要内容;提出了山区管理学分支学科体系及与其它学科的关系;指出了山区管理学研究的意义。     

基于灰色理论的京津冀老龄化趋势对比及老龄产业发展对策研究

我国人口老龄化趋势已经日臻明显,但不同地区老龄化进程、特征存在差异。在京津冀地区协同发展的背景下,该文选取京津冀三个地区的人口结构面板数据,首先利用GM(1,1)模型分别对未来十年人口老龄化的趋势进行预测,数据显示河北省老龄化速度明显超过京津地区,其次从三地历年人口年龄结构、抚养比、可支配收入等方面进行对比分析,最后对河北省老龄化的应对和老龄产业发展提出建议。     

基于DEA模型的西部地区科技投入产出有效性分析

为了合理利用西部地区的科技资源,提高科技投入的效率,利用数据包络分析(DEA)方法对西部地区的科技投入产出的相对效率进行了测度。研究结果表明,西部地区的重庆、甘肃、青海等地区的科技投入产出的相对效率是有效的,广西、云南、宁夏和内蒙古四地的科技投入产出的相对效率是非有效的,并结合结果对西部地区的科技资源投入现状进行了分析并提出了政策建议。     

湾沟地区在抗联抗日斗争中的作用考证

东北抗日联军一路军在杨靖宇同志的率领下转战于氵蒙江、抚松、临江等地区,给日本侵略者以沉重打击。在艰苦的斗争岁月中,抗联依托这些地区的村屯部落,获得了许多宝贵的帮助和军需给养,从而得以坚持抗战。因此,这些村屯部落对抗联的抗日斗争起到了重要的作用。时至今日,其中的村屯部落的重要作用被载入史册,但有的却因诸多原因而不被人知晓。湾沟就是那些不被人知晓、但曾对抗联抗日起过重要作用的村屯部落之一。     

邓小平对西部发展的理论贡献

西部的发展是一个事关中国社会主义现代化发展和建设的具有战略性的全局问题。邓小平审时度势 ,提出了非均衡发展战略 ,在西部发展中 ,依靠少数民族 ,以经济建设为中心 ,科教文卫综合发展等理论思想。其西部发展理论具有重要历史地位     

北京市生态涵养区的生态环境建设和产业发展问题研究

北京市生态涵养区辖区面积占全市的70%以上,是全市的生态屏障和水源保护地,也是保证北京可持续发展的关键区域和建设宜居城市的重要基础。"十五"以来,生态涵养区生态环境保护与建设的力度得到显著加强,取得了较好的效果,但生态环境建设与产业发展的关系尚未理顺。今后的发展中,应坚持整体、协调、共同发展的原则,既要统筹城乡经济社会关系,也要改善城乡生态环境关系,适应首都居民对环境、食品安全和休闲旅游需求的高速增长,政府应进一步加大生态补偿力度,完善利益分配和协调机制。     

论唐末五代时期西蜀地区崇道社会思潮

西蜀地区神奇瑰丽、巫鬼盛行,弥漫着非常浓郁厚重的道教文化氛围。西蜀道教历经汉魏六朝乃至隋唐五代绵延不绝、薪火相传。异彩纷呈的道教义理,诳惑相煽的成仙逸趣对唐末五代西蜀社会各阶层的群体思想心态产生了巨大的震撼效应。探讨唐末五代时期西蜀地区崇道社会思潮,对进一步研究唐末五代西蜀文人群体的独特思想心态和创作审美取向意义重大。     

四川藏区的媒介形象建构——基于《纽约时报》《人民日报》的比较研究

以《人民日报》《纽约时报》近30年来有关四川藏区的报道为依据,分析其对四川藏区的形象建构。主要发现,在报道主题上,《人民日报》涉及社会、政治、文教、军事等各个方面,《纽约时报》主要关注社会方面;在报道立场上,《人民日报》以正面报道为主,《纽约时报》以负面报道为主;在媒介形象上,《人民日报》建构的四川藏区形象比较正面和丰富,《纽约时报》建构的四川藏区形象负面并且单一。     

Confidence regions for Pareto parameters from a single and independent samples

[Abstract] Based on a single and on two independent samples, joint confidence regions for parameters of Pareto distributions are proposed with minimum volume properties and without assigning the confidence level to dimensions. In the one-sample case, comparisons are made to former simultaneous confidence sets for Pareto parameters by means of simulation and a real data set. The two-sample case is studied in various set-ups and comprises simultaneous confidence regions for the shape parameters, the scale parameters, and higher-dimensional vectors of these parameters, where common shape and common scale models are also considered.     

Bootstrapping Periodic State-Space Models

This article is concerned with how the bootstrap can be applied to study conditional forecast error distributions and construct prediction regions for future observations in periodic time-varying state-space models. We derive, first, an algorithm for assessing the precision of quasi-maximum likelihood estimates of the parameters. As a result, the derived algorithm is exploited for numerically evaluating the conditional forecast accuracy of a periodic time series model expressed in state space form. We propose a method which requires the backward, or reverse-time, representation of the model for assessing conditional forecast errors. Finally, the small sample properties of the proposed procedures will be investigated by some simulation studies. Furthermore, we illustrate the results by applying the proposed method to a real time series.