义项划分的精密化及其层级模式 ——以副词"还"的重复义和添量义为例

文章以副词"还"的重复和添量义的区分说明义项划分精密化的必要性和可能性,并尝试在形式和意义相结合的基础上构建一种反映义项间距离疏密程度的义项划分的网络层级模式.文章首先从用法上证明区分重复和添量是描写"还"用法的必要条件,再以两个意义在不同语言中的形式映射验证二者的差异是语言共性问题,而后进一步明确其意义差别实质在于侧...     

再谈扩大英语词汇量的途径

词汇的记忆是英语学习中的一大难点,英语水平的高低很大程度上取决于词汇量的大小,对于学习者来说,明确词汇的学习是提高英语水平的关键.本文试从学习者的学法角度对英语词汇量扩大的途径略作探讨.     

房地产税款模型确定研究——基于量能课税的视角

我国房地产税目前实行的是与时代发展相脱节的管理模式,使得该领域呈现“重流转,轻保有”的现象,房地产税征收不力将无法发挥宏观调控功能,并在房地产税改制过程中产生了课税对象不明晰、课税依据不明确、税制性重复征税等诸多问题。我国房地产税应当以土地和房屋为课税对象,并在立法中引入量能课税,保证税收横向公平,进一步规范房地产行业发展、调整二次分配。我国应当以量能课税原则为指导,重构房地产税税款确定模型,综合考量应税房地产本身所能产生的收益以及纳税人的实际税负能力,确定以房地产使用收益与增值收益为计税依据、房地产当期评估价值乘以税率为具体计算方法,并对税率、纳税人与税收优惠等课税要素作出规制。     

基于指数回归模型的中小企业板极端风险度量

中小企业板有着区别于沪深主板市场的风险特征.本文针对传统基于正态分布假设的VaR模型低估风险问题,运用极值POT模型研究中小企业板的极端风险,利用指数回归模型实现了POT模型中阈值的定量选取,避免了样本Hill图在选取阈值时存在的局限性.实证结果表明,POT模型对中小企业板极端风险的估计比正态分布更有效.研究还发现,传统基于正态分布的风险度量没有体现金融资产收益率的尖峰厚尾特征,同时存在低估风险和高估风险,但都很难通过LR统计量检验.因此,基于指数回归法的POT模型更能有效刻画中小企业板的极端风险.     

基于C_TMPV的中国股市高频波动率的跳跃行为研究

运用2000年1月4日至2008年12月31日上证综指每5分钟的高频金融数据,采用核估计量估计中国股市高频波动率序列,运用修正的已实现门阀多次幂变差估计中国股市高频波动率的跳跃序列,实证分析中国股市高频波动率跳跃的各种特征,并运用ACD模型、ACH模型以及扩展的ACH模型进一步分析中国股市高频波动率跳跃的持续期的特征.研究结果表明,中国股市高频波动率及其跳跃都具有集聚的特征,高频波动率发生显著跳跃的比例相当高,高频波动率跳跃的幅度、强度和跳跃幅度的分布都具有时变性,而跳跃对高频波动率的贡献却具有相对稳定性;在样本期,中国股市高频波动率跳跃表现出较强的正相关性,且跳跃的持续期存在较强的长记忆性和周日历效应.     

中国政务舆情全媒体监测

正全国统一碳排放权交易市场计划将于2016年试运行,配额由国家统一分配,局部省市先入场,未入场省市仍须完成分配的总量目标。就试点与全国碳市的衔接,国家会加强与试点的沟通,并在相关政策制定中,对进入全国市场的时间节点、覆盖范围以及控排企业等方面给予试点更多的灵活性。此外,一些试点也在积极探索区域碳排放权交易。比如京津冀、长三角、珠全国统一碳市2016年开锣三角等区域碳排放权交易的探讨。     

朝鲜最“正确”的28种发型

发型上效仿高级干部、主流画报和电影中的人物,在朝鲜是比较安全的行为,不过最安全的还是选择理发店推荐的国民发型一条英国《每日邮报》2月21日发表的、关于朝鲜政府指定发型的报道引起了外国读者的兴趣,平壤发来的照片显示,朝鲜的理发店里有18种女性发型和10种男性发型。     

中国政务舆情全媒体监测

正2014年2月26日14时30分,西城区政府78次常务会,主席台上方的电子屏上五个滚动的小字——"微博直播中"。作为区级政府最高议事会议,当天的西城区政府常务会与以往不同,实行了全程微博直播。政府常务会在微博上直播,这在北京尚属首次,目的是为了让政府的权力运行公开透明,听取群众的意见和建议。不仅是议程,区领导的观点和表态也在10多分钟后发布在微博上(与网友互动)。     

圆盘剪的间隙调整和控制

对影响圆盘剪切边质量的因素进行分析,提出了圆盘剪维护和间隙控制的有效措施。实施后,圆盘剪的作业率、成材率和切边质量有了较大的提高。     

基于用户和基于项目结合的个性化推荐算法

这篇文章说明了一种新的推荐算法,结合基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法各自的优点,在新算法中,首先利用基于用户的协同过滤算法确定一定数量的邻居,以保证推荐的个性化,然后在确定的邻居数据集上利用基于项目的算法模型进行推荐。最后将这种新算法和基于项目的协同过滤算法进行比较,实验结果表明这种新算法只用一少部分部分的最相似邻居用户就能得到基于项目算法的推荐质量,而且要比基于项目的推荐更加个性化。