熵模糊物元在制造业自主创新能力综合评价中的应用

在熵模糊物元分析的基础上,结合模糊集合理论和欧式贴近度的概念,建立了制造业自主创新能力综合评价模型,并以青岛市大中型制造业为例进行实证分析。该模型将制造业各待评年度的自主创新能力作为物元,采用熵值法确定权重系数。通过计算欧式贴近度,结果实现了青岛市各年度制造业自主创新能力状况的识别与排序,表明该模型合理、可行。     

卢卡奇意识形态价值理论探析

卢卡奇从本体论和价值论上把意识形态看作是与人的合类性活动和合目的性活动相胶着的总体精神力量,无论它是作为总的观念系统还是作为某种具体形式的精神生活方式.它总是既外在又内契地支配着人类的具体生活过程,呈现为与人类物质生活过程伴随始终的价值系统.卢卡奇在对意识形态作本体论考察得出意识形态的不可规避的价值性的结论的同时,又进一步把意识形态看作是社会历史的自为性的决定力量.这是他的西方马克思主义的意识决定论的一贯体现,也是在当今时代探讨卢卡奇思想需要厘清的一大缺憾.     

基于logsitic模型的银行房贷数据的实证研究

银行房屋抵押贷款数据中有许多指标,也有一定数量的缺陷数据.根据实际房贷数据,用贷款金额,权利价值和房屋面积构造了一个指标ω,用它刻划实际贷款金额与权利价值之问的差异.建立三分类有序logistic:模型,用OR值解决了下面的问题:贷款比率水平变化给银行客户数量变化带来的影响.或者从客户的角度出发,阐述了在相同的贷款条件下,客户在哪家银行可能获得更多的贷款.并根据结论.提出了合理化建议.     

如何确定异距数列的众数

众数是平均指标的一种.它是标志数值数列中最常出现的标志值,也就是出现次数最多的标志.在实际工作中,常常利用众数反映社会现象的一般水平.众数是通过发生次数的多少来确定的,数据次数太少时,不宜用众数.因此,确定众数所使用的资料大多是分组数列.当资料是单项数列时,确定众数比较容易,出现次数最多的标志值即为众数.在等距数列中,应先根据     

贷款利率松绑将促进跨领域的P2P、信用卡、区域型银行竞争

2013年7月20日起央行全面放开金融机构贷款利率管制,业内掀起了一股讨论热潮。基本观点有三：短期对实体经济和银行影响有限,象征性意义大于实际意义;放开贷款利率下限,银行可能为优质客户设定更低的利率,利好大型央企;放开贷款利率上限,银行可提高定价空间,小微企信贷可获得贷款概率提高。银行层面的反应相对比较冷淡,笔者近期走访的10余家银行均无实际应对措施,仅在中高层管理会议中提及关注此事。银行内部人士表示政策宣传推广被大众认知需要一定的时间,短期内对银行影响甚微。     

基于奇异值分解去势的非线性趋势序列单位根检验研究

 如何克服ADF与PP单位根检验法对非线性趋势平稳序列的伪检验,提高单位根检验的功效,是非平稳时间序列分析的重要问题。本文基于奇异值分解的思路,构造出检验非平稳时间序列单位根的SVD-RMA检验法,此方法将时间序列的趋势项与干扰项分离,然后用递归均值调整法对干扰项进行检验。仿真实验表明,SVD-RMA法对线性与非线性趋势、甚至结构突变过程的检验功效都非常好;对非线性趋势平稳的检验而言,SVD-RMA检验得到正确结论的可能性要远远好于ADF与PP检验。     

如何用SPSS软件一步算出主成分得分值

主成分分析法常被应用于综合评价与监控,其评价与监控值就是样品的主成分得分值,故尽快求出主成分得分值是实现综合评价与监控的重要环节之一。多数人使用的SPSS软件求解主成分得分值的方法较慢,甚至出现错误。而从理论上给出主成分得分值与未旋转因子得分值的关系式,并利用SPSS软件因子分析模块中未旋转因子得分值,一步算出主成分得分值,则大大简化了计算,其效果比以前的方法好。同时也改正了一些新版文献的错误。     

长旋转椭球波函数本征值的精确计算

利用数值迭代技术给出了长旋转椭球波函数本征值的精确求解方法.当 c≤5时,本文的计算结果与文献[4]给出的数值吻合得很好,且具有更高的精度.给出的方法可以精确地求解 c<10时长旋转椭球波函数的本征值,计算精度达到10~(-14)。     

因素分析在统计分析中的应用

一、单因素分析某地区某统计指标按某种分组标志将总体分为n个分组,总体标志值、各分组标志值及一般统计分析中经常用到的分析指标及计算公式如表1所示。其中"增加"是指报告期较基期的指标标志值增加的绝对量;"增长"是指报告期较基期指标标志值增加的相对量;"贡献"即贡献率,是指由于某分组标志值的增加或减少对总体指标值增加或减少的百分数;"拉动"是指由于     

非等间距GM(1,1)模型在股票预测中的优化

文章根据灰色系统建模方法和原理,在GM(1,1)建模思想上给出了一种逐步优化的非等间距GM(1,1)模型,该模型是在背景值优化和向前差商和后向差商的加权平均值代替灰导数基础上,应用累积法来估计模型参数,并基于一次累加序列与其模拟值之间误差平方和最小的准则,确定时间响应函数中的常数值,以此来优化非等间距GM(1,1)模型,实例表明该模型具有较高的精度。